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621.
城市轨道交通网络运营组织协调性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了城市轨道交通由单线管理向网络化运营转变过程中的实际问题,提出了分析网络运营组织协调关系的必要性.从路网运输能力均衡配置角度,阐述了网络运营协调的主旨,对影响运营组织的多个关键要素做定性分析.采用解释结构模型法,根据推移律特性,建立网络运营协调要素的多级递阶结构,对层次划分结果进行要素间的关联性分析.该结构模型可作为协调准则应用于运营组织过程,为网络列车运行计划的制定提供理论依据. 相似文献
622.
非集计模型近年来在交通模型的研究领域受到较多关注.主要讨论了未建交通系统中意愿调查方法的使用,以及如何在意愿调查数据的基础上建立非集计模型并进行客流需求分析.着重对基于SP调查的非集计模型在黄浦江水上巴士交通客运交通系统中的应用进行了研究和探讨,介绍了黄浦江水上巴士交通的SP调查以及其他相关调查,建立了非集计模型用于水上巴士交通服务模式选择和需求预测,对上海市水上巴士未来客流增长空间进行了判断.指出非集计模型适用于具体的小规模的有针对性的规划设计项目,SP调查的设计以及调查数据的采集是非集计模型建立的关键,基于SP调查的非集计模型可用于未建交通系统的服务模式确定、客流需求预测等方面. 相似文献
623.
对用桩加固既有铁路桥梁中浅基础常用计算方法进行比较,认为此类结构应考虑承台结构的变形,并提出了合乎实际情况的力学模型。实例计算与比较分析结果表明,由于用桩加固浅基础时其承台结构的特殊性,竖向荷载对桩身弯矩有较大影响。此外,给出了考虑承台变形和竖向荷载的影响时,浅基础用桩加固的力学模型计算公式。 相似文献
624.
为了解居民对互联网租赁电动自行车的使用意向和决策行为,对居民对互联网租赁电动自行车的使用行为偏好进行探究。首先,通过调查问卷了解居民对互联网租赁电动自行车的态度认知。然后,采用结构方程模型(Structural Equation Modelling, SEM)分析居民对于互联网租赁电动自行车使用意向的影响因素,并采用SEM-Logit模型分析居民对于互联网租赁电动自行车的选择决策行为。最后,以西安市为例进行实证研究,以弥补以往仅从定性角度分析互联网租赁电动自行车使用行为的不足。结果表明:男性、固定职业者、中等收入者、短距离出行者更愿意选择使用互联网租赁电动自行车;态度、感知有用性和感知易用性作为心理潜变量也会影响居民对互联网租赁电动自行车的使用行为;与非高峰期相比,受访者在高峰期对互联网租赁电动自行车的使用意愿更高,高峰期和非高峰期使用互联网租赁电动自行车的比例分别为19.58%和14.42%。根据研究结果,引入互联网租赁电动自行车对西安市居民现有的出行结构会产生一定影响,但影响程度不大。因此,建议政府相关管理部门统筹协调,提前谋划、制定互联网租赁电动自行车的发展路径。 相似文献
625.
该文介绍了重庆轻轨较新线二期工程简支PC轨道梁设计情况,并与一期工程的设计进行了比较,对轨道梁的设计思路进行了探讨。 相似文献
626.
针对翼身融合水下滑翔机,分析了各种外形参数对其升阻比的影响大小排列,以提高外形设计效率.首先,基于势流理论和粘性修正,提出一种可实现翼身融合水下滑翔机外形参数大变形情况下的升阻比快速计算方法;然后,采用最优拉丁超立方设计进行外形参数的高效均匀采样,并建立多元二次回归模型对样本数据进行最小二乘拟合;最后,根据归一化的回归... 相似文献
627.
为解决船用柴油机关键零部件在使用井式渗碳炉时出现的气氛流动不均匀问题,基于流体力学分析软件ANSYS Fluent,根据某大型圆筒形井式渗碳炉的具体结构和尺寸建模并模拟炉内的气体流动过程.通过分析炉内气氛的流动特点,揭示了不同入口速度下炉内气氛的流动规律,从而指导设备风扇转动速度的选取.同时,为进一步均匀炉内气氛,设计出具有不同角度的导流装置.通过对加装导流装置前后炉内流场模拟结果分析发现,加装导流装置后炉内流速不均匀的情况能得到较好的改善,且导流装置呈270°时效果最佳.优化后的流场流速相较于原始流场速度提升达到36%~40%,解决了渗碳炉内工作区域与风扇区域流速差异过大的问题,使炉内气氛流动性得到了较为明显的改善,为新型渗碳炉的结构改进和技术创新提供了理论支撑. 相似文献
628.
629.
以沈山高速公路局域路网为研究对象,首先对局域路网的交通现状进行分析,基于局域路网运营风险饱和度模型,对沈山高速改扩建项目影响区域路网运营风险饱和度进行计算,提出在局部分流中只考虑小流量短时分流,在改扩建交通组织中重点向剩余容量大的路段分流的措施建议。研究成果可为交通量分析预测和施工期交通组织方案提供参考。 相似文献
630.
为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM(支持向量机)模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明:(1)误差对比:当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度:组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差(MAE)提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。 相似文献