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91.
为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明:BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率. 相似文献
92.
从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明:基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性. 相似文献
93.
为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%. 相似文献
94.
95.
通过对车辆行驶特性以及车辆与公路线形相互关系的分析,论述了运行车速理论在公路路线设计中的应用,提出了以人为本的宽容设计理念。 相似文献
96.
97.
98.
制定路线,抛锚启程。平静的海面,蔚蓝的天空,全家人向往的目的地——即使对孩子而言,长时间的海上行程也是值得的,因为他们将会在游艇天堂度过美好的一天。一切都是那么完美,但是早上出港时左舷机的运转却比平时高出好几度。因而此刻你就会开始怀疑了,一种紧张的状态会改变你的心情,甚至破坏你预先设计好的一天的行程。你清楚地知道,在大家登艇之前,这完美的一天可能会由于你的游艇勉强地航行进入一个港口去更换发动机,错过了吃晚饭的时间,而在孩子们的哭泣声和妻子烦躁的抱怨声中度过,而你只能期盼星期一能找到技术工人来维修。 相似文献
99.
公路线形连续是保证汽车安全行驶的基本要求,特别是受地形、地质、水文等自然条件限制,山区高速公路往往存在坡度大、坡道长的连续长大下坡路段,连续长大纵坡道路线形是造成山区高速公路重特大交通事故的重要原因。结合厦沙高速公路,提出了长大下坡路段线形连续性的分析与评价方法,最后提出了长大纵坡路段安全保障措施的合理化建议。 相似文献
100.