日产柴推出满足重型车辆燃油消耗标准的载货车和客车

日产柴油机汽车公司(以下简称日产柴)将推出符合日本重型车辆燃油消耗标准的Quon GK系列重型载货车牵引车、SPACEARROW大型城际公路客车/旅游客车和SPACERUNNER大型道路客车/私人用客车。这是首批满足日本重型车辆燃油消耗标准的车辆。     

第三方汽车逆向物流模式浅析

由于汽车产业因其巨大经济拉动性,已经成为我国国民经济增长的重要一极。随着汽车消费市场的不断成熟、竞争的日趋激烈、消费者需求的个性化以及社会环保意识的提高,逆向物流的经济价值日益凸显。良好的汽车逆向物流可以使自然和社会资源得到有效、充分的利用,保护生态环境,有利于国民经济的可持续发展。对于汽车产业链中的各个企业而言,良好的逆向物流有利于产品数据信息的积累,为经营预测和决策提供数据支持,同时也是提高顾客忠诚度的重要手段。因此,加强对汽车逆向物流的研究,对于国民经济持续、稳定、健康的发展,对于企业获得并强化竞争…     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

基于RBF神经网络的地铁隧道施工坍塌事故应急车辆需求预测

现有生产安全事故应急救援体系未能充分利用历史经验辅助应急决策,并多为资源总体上的预测和调度。为高效、准确地应对地铁隧道施工坍塌事故,制定应急救援方案,提高应急救援效率,以确定应急车辆需求量为例,提出一种基于RBF神经网络的应急车辆需求预测模型。在确定预测指标的基础上,整理分析历史事故案例并提取关键指标值,通过训练确定扩展速度及隐含层神经元个数,分别构建以坍塌位置、次(衍)生事故、坍塌面积和被困人数为输入,救护车及消防车需求量为输出的RBF神经网络预测模型。在预测结果的基础上,确定所需应急车辆类型及数量,推算医护人员和消防人员的配备数量,并结合事故实际特征对预测结果进行修正。以某实际地铁隧道施工坍塌事故数据进行案例分析,预测该事故所需的应急车辆、相关人员及设备等应急资源的需求量,并将其与实际数据对比分析,验证了预测模型的可行性和有效性。该预测模型可为地铁隧道施工坍塌事故应急救援方案的制定提供新的思路和方法。     

轻型货车:触底反弹需求看涨

从2005年的载货汽车市场表现看,重型载货汽车市场份额大幅缩水,中型载货汽车市场原地踏步,轻型载货汽车市场略有增长,微型载货汽车市场触底反弹。造成这一局面的根本原因在于,国家宏观调控、治理整顿市场秩序及强制执行汽车标准法规等外部环境因素的影响,使载货汽车市场总需求受到抑制,对重型载货汽车市场的影响尤甚。     

基于图谱表分析的铁路货车发展需求探讨

分析国外货车产品系列演变、技术发展路线以及后续产品发展的策略和理念,着眼于我国货车技术现状、发展历程和运用情况,结合我国路网规划,分析货运方面总体运输现状及需求趋势预测,提出我国货车图谱表建议.     

安全返港的功能需求分析与发展趋势展望

对安全返港规范的现状进行研究,分析其层级划分、主要关注点和对设计评估的要求。通过与船东沟通和交流,总结其在客船成本、船员培训、事故引导和返港选择等方面的实际反馈和需求。结合目前在安全返港方面存在的问题和不足,对安全返港的设计评估流程、事故模拟分析和手动操作指导等提出改进建议。在此基础上,根据功能需求和技术特点,对云计算、虚拟现实和新材料技术在安全返港领域的应用趋势进行展望。     

扬子江城市群高速公路网交通需求和空间联系结构分析

探索扬子江城市群交通需求及空间联系结构特征,为综合交通运输系统规划和管理提供基础。基于高速公路断面流量数据及地理信息系统数据,建立了OD反推模型,结合产业GDP、人口数等要素,揭示扬子江城市群交通需求特征;运用位序-规模分析、优势流分析和网络结构分析方法探究各城市在城市群体系中的地位、城市群空间联系结构等。研究发现,各城市交通量与城市GDP显著相关,客货车流量与第二产业值呈正相关性;扬子江城市群整体发展较为均衡,网络流量分布均匀,呈现无层级结构,货车流量比客车流量分布更均匀,城市节点流量的流入、流出基本无方向性差异。苏州在城市群交通网络中的核心地位突出,南京、南通、常州和无锡的地位也较高。     

机场陆侧网约车停车问题分析与管理对策研究

为了优化管理网络预约出租车(简称"网约车")在机场陆侧的停车行为,集中节约陆侧交通设施资源,从而提升机场航空旅客的出行品质,就需要在明确机场陆侧停车设施功能定位的基础上,考虑机场陆侧网约车的停车需求,以把握住机场陆侧网约车停车管理的重心。本研究从国内典型机场网约车管理现状与问题出发,根据网约车的停车特性与航空旅客乘车需求,总结研究出管理机场陆侧网约车停车的必然途径,并从停车供给、停车需求、停车行为等方面提出机场对网约车可采取的管理策略。     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。