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优先发展公共交通,提高公交运行效率,不仅是缓解城市交通拥堵的有效措施,也是调整城市交通出行结构、改善城市人居环境、促进城市可持续发展的必然要求. 为制定科学、合理的公交票价政策,引导大众选择公共交通方式出行,以成都市为背景,采用问卷调查方法对不同出行者、不同票制、不同票价、不同换乘费用进行意愿调查,得到最大满意度票价;基于调查数据,进行供求曲线分析,提出以最适票价满意度作为供求平衡点;通过票价意愿曲线,进行客流、票价间敏感性分析,得到不同出行者票价梯度变化规律. 本研究可为公交分担率提升,合理票制票价的制定提供依据.     

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针对传统铁路场站设计以能力放大法赋予其应对不确定因素的能力所存在问题,结合工程设计中的优化设计和现代制造系统中的柔性设计思想,提出了集装箱中心站柔性优化设计是采用优化设计方法,协调中心站系统柔性大小、柔性增值效益以及费用函数三者关系的过程. 运用随机规划方法建立了集装箱中心站优化设计模型,并利用遗传算法对模型进行了求解. 最后,以昆明铁路集装箱中心站柔性优化设计为例,对模型及算法进行了验证. 结果表明,所建模型及算法在赋予集装箱中心站应对市场变化的柔性能力方面具有高效和实用的特点.     

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公交优先是提高城市中心区道路设施利用效率、改善交通环境的有效方法,确定中心区合理干道网密度是满足公交运行、提高运输效率的重要内容. 本文在分析城市中心区交通需求特征和公共交通发展要求的基础上,提出了从宏观系统层、设施、运输组织和交通管理四个方面分析中心区道路网密度影响因素,并探讨了公交优先下公共交通与道路网的关系,考虑公交线网布设和运行的要求,并以公交站点覆盖率和最佳公交线网密度两个主要指标为导向,研究并提出了中心区干道网合理密度和间距推荐值. 该研究提出的干道网密度能够较好地满足中心区公交运行,落实公交优先.     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

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故障车停车线的布局设置对城市轨道交通线路工程的造价和建成后的运营均有重要影响. 本文从建设和运营两方面对城市轨道交通故障车停车线的布局设置方案的优化进行了研究,介绍了城市轨道交通中故障车停车线设置研究的现状,从城市轨道交通系统运营角度分析了故障车处理及救援的基本流程;参考地铁设计规范及运营要求,建立了以考虑故障救援效果和工程造价二者为优化目标的故障线布局设置多目标0-1规划模型;并结合模型实际背景设计了隐枚举求解方法;运用某条城市轨道交通线路的设计数据对模型和求解算法进行了验证. 结果表明,该方法能够快速、合理地得出故障车停车线的布局设置方案.     

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通过赴英实际考察和资料分析,总结了英国城市公共交通发展经验,介绍了英国市场运营、服务监管、资金投入、票制票价等方面的政策措施及实施效果.结合我国城市交通发展现状和特点,从完善公交运营管理制度、引入适度竞争机制、科学制定城市公共交通票价、加大政府资金投入、严格考核评价制度、调节交通需求等方面提出推进我国城市公共交通优先发展建议,为各级政府行业管理部门加强城市公共交通管理提供参考.     

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城市轨道交通资产管理是一个系统工程,管理环节多,牵涉到设施设备数量庞大,各个环节需要有规范的管理对策和方法,以便减少资产流失,实现资产高效利用.从北京市轨道交通现状看来,由于还未形成相应的系统的、专门的管理办法,相关单位职能及管理流程缺乏明确规范,造成资产入账上报时间跨度大,资产变更、改造和报废管理缺乏相应的基础数据,给资产管理带来了难度.本文在分析城市轨道交通资产管理过程的基础上,阐述了当前我国城市轨道交通资产管理存在的问题及原因,进而从制度性保障机制、监督审核机制、资产动态管理等3个方面提出了政策建议.     

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基于性能的导航（Performance Based Navigation,PBN）飞行程序设计方案的优选对提高终端区空域的容量,空中交通管理工作的质量、效率,甚至飞机的飞行安全至关重要.但在实际操作中,PBN飞行程序设计方案的评估通常由有关专家根据机场的特点,依据专业知识及经验来确定优选方案,存在主观性和随意性的缺陷.为了提高PBN飞行程序设计方案优选的合理性和有效性,本文构建了PBN飞行程序设计方案的评价指标体系,建立了基于相对优势度法的区间数多属性评价模型.在该模型中,属性权重及评价指标值均采用区间数形式赋值,这些区间数用于计算备选方案的相对优势度,通过选择最大相对优势度来确定最佳方案.实例证明,所提出的评价模型能充分利用决策信息,有效地解决PBN飞行程序设计方案的优选问题.     

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出行信息的搜寻与获取是驾驶员出行决策的重要依据.为获取驾驶员的出行信息搜寻行为特征,以昆明市412个样本数据库为基础,建立驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM),并拟合各变量之间的路径关系.其中,驾驶员出行信息搜寻的因果结构方程模型重点分析个体属性、信息源因素及环境因素与搜寻行为之间的关系;驾驶员出行信息搜寻的过程结构方程模型则模拟驾驶员的出行信息搜寻过程.结果表明：驾驶员由于自身属性的不同在信息源与搜寻行为上存在显著差异,搜寻行为中驾驶员对出行信息的认知及信息源的选择是重要的影响因素.此外,驾驶员出行信息搜寻过程模型主要受到个体属性与信息需求的影响.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.