轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素分析

轨道交通车站突发事件下乘客的心理行为对安全疏散具有重要影响。将轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素概括为环境信息、引导信息、受度信息及乘客基础信息等四个方面,并加以分析。探讨了影响因素的作用机制,针对相应因素提出了指导应急疏散的建议。     

上海轨道交通出行方式链模型研究

随着上海轨道交通网络的形成,以轨道交通为主、多种交通方式组合的交通出行已经成为上海重要的交通模式。从轨道交通客流出行的多方式组合特征入手,建立上海轨道交通出行方式链模型,研究乘坐轨道交通的出行者选择哪一个轨道站点进入轨道交通系统,以及选择何种辅助交通方式到达该站点。该模型能揭示轨道站点周边的用地、配套交通设施与轨道客流之间的内在关系,从而提高轨道客流预测分析技术的可靠性。     

中心地空间理论在地铁换乘枢纽设计中的应用

从地铁换乘枢纽设施的组成、分类方面,将克里斯塔勒中心地空间理论引入换乘枢纽的平面布置设计,提出按照换乘枢纽流线组织,将设施分为高级中心、次级中心、低级中心,并结合影响服务区进行布局的方法,以北京南站换乘枢纽为例,验证中心地空间理论在地铁换乘枢纽设施布置设计方面应用的有效性。     

城市轨道交通票款清分方法的研究

针对＂无障碍换乘＂模式网络化运营条件下的票款清分问题,提出一种基于广义出行代价的多路径选择概率模型,考虑不同出行时段、换乘代价对乘客路径选择的影响。在票款清分比例确定时,除考虑各线路运营里程外,还考虑分配换乘里程的因素,从而使得各线路的收益分配更趋合理。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...     

交通信息服务条件下的出行选择分析

首先 ,探讨了出行者的出行心理、行为以及信息之间的相互关系 ,在此基础上 ,简要分析了出行者的出行选择。其次 ,考虑在交通信息服务条件下 ,由于出行者本身以及信息方面的原因 ,出行选择可能出现过激反应、集聚反应等问题。最后 ,针对上述问题 ,提出应该加以重视的或有待进一步研究的几个问题。     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

驾驶员稳态预瞄动态校正假说

针对汽车运动学和动力学自身的特点及驾驶员对其的理解和认识，基于预瞄跟随理论和预测控制理论，在驾驶员行为建模中作出了汽车运动学和动力学特性的分隔处理，提出了驾驶员稳态预瞄动态校正假说，并结合仿真计算和驾驶模拟器实验论证了假说的合理性和有效性。     

我国汽车产业组织现状分析

汽车工业产业组织是汽车制造企业市场关系的集合体,其结构是指汽车产业内部的资源配置及其关联性以及汽车产业内大中小企业间的相互关系所构成的格局.