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291.
手机信令数据不仅记录个体出行轨迹,也为分析城市活动空间分布特征提供了基础.本文提出一种基于狄利克雷混合模型的城市活动特征聚类方法,以手机信令提取居民出行OD为基础,将每个基站的到发出行量作为表征该基站所处空间位置的活动特征,研究特征的聚类方法.引入狄利克雷分布作为先验分布,由中餐馆模型推定特征聚类数量.与其他聚类方法相比,该方法最大的优点在于无需事先指定聚类数量,避免了传统聚类方法的缺陷.将本文方法应用到三亚市城市活动特征聚类当中,结果能够有效地反应不同城市功能组团的活动特征.  相似文献   
292.
低收入人群是城市人口组成的重要和特殊部分,关注并研究其出行行为具有重要的社会价值。本文首先界定城市低收入人群的范围,根据上海市居民出行调查数据划分出研究对象,总结影响低收入人群出行行为的多重变量,然后基于效用最大化理论构建出行目的和出行方式相互影响的巢式Logit模型,并对模型参数进行标定,得到低收入人群出行行为选择的特定规律。结果表明,出行时段、出行费用、出行优先政策以及出行目的对低收入人群出行方式选择具有显著影响。  相似文献   
293.
共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。 采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模 样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。  相似文献   
294.
为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6% 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健.  相似文献   
295.
296.
城市自由出行社区规划研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
步行与自行车出行方式是城市居民出行的重要组成部分.本文引入了自由出行、自由出行社区、步行带、骑行区四个概念,对广州南沙地区综合交通规划进行了总结,并在此基础上提出了解决现代城市交通环境恶化问题的方法--建立自由出行社区.  相似文献   
297.
交通方式选择中心理因素影响分析   总被引:11,自引:0,他引:11  
在交通出行方式的选择过程中,出行者会从时间、费用、环境及可选交通工具等方面进行综合考虑来最终决定自己的出行方式,因而心理因素在交通方式选择过程中是极为重要的.本文提出心理出行时间的概念,并从量化的角度对出行者选择交通方式的心理因素进行了分析,进而指出城市公交发展过程中必须注意的几个问题.  相似文献   
298.
研究城市公交查询系统的设计与实现.利用动态分段技术,建立了基于Maplnfo的动态分段数据结构,充分考虑乘客出行心理,提出了公交出行最优路径算法,设计了城市公交查询系统,实现输入查询信息或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案,提高乘客出一行的便利性和高效性.  相似文献   
299.
《城市公共交通》2019,(3):96-97
1905年,乔治·克诺尔在柏林创办克诺尔制动系统有限公司,20世纪20年代获得第一项商用车辆压缩空气制动装置专利,从此克诺尔开启了商用车领域的业务发展。114年克诺尔始终致力于以行业革新者的姿态,通过在系统解决方案方面的优势,推进客车和运输技术的创新。  相似文献   
300.
3月30日~31日是北京首个清明节祭扫高峰期,市民扫墓、踏青郊游客流量逐步上升。为满足乘客出行需求,北京公交集团第四客运分公司1路车队团支部在车队统一安排下,组织车队团员青年在老山公交场站、地铁八宝山路口东北角月福门口临时设立志愿服务岗,开展清明祭扫踏青志愿服务活动。团员青年积极监卡堵漏,维护站台秩序,搀扶老年人上下车,为广大乘客出行提供热情周到的服务。  相似文献   
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