打造出租车文明服务标杆

出租汽车点多面广,分散流动,从业人员复杂,如何把松散型的经营行为实现有效动态监管,河南焦作晨运公司近年来不断创新,积极探索出租汽车行业管理新经验,努力提升服务水平,经过长期的摸索和积累,逐步建立起了一套符合公司实际和特点的经营管理模式,成为河南省的出租车规范管理标杆企业。     

基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

Logit模型在南广高铁线客流分担预测中的应用

对分担率进行科学的预测是交通运输规划的基础性工作,是制定运输决策的重要依据。文章经过比较选取多项Logit模型为分担率预测模型,介绍了模型建立与求解的方法,并运用该模型对南广高铁沿线客流分担率进行预测分析。     

工程总承包模式下项目业主风险防范探讨

文章结合工程总承包的特点,分析了工程总承包模式下项目业主在项目实施过程中所面临的风险,提出了相应的防范风险的措施。     

基于GIS的公路综合排水系统设计方法研究

为了从系统工程的角度设计公路排水系统,提出了基于GIS的公路综合排水系统设计方法。通过建立数字高程模型,基于GIS平台构建资料管理库系统,结合水文分析计算,进行地表水模拟。对地下水进行数值模拟计算,借助VisualBasic进行设计径流量和水力计算,通过排水设施图形库来进行排水设施模拟,流域集成后推荐排水设施设置情况,构建公路综合排水设计系统结构。     

广东省综合运输体系规划方法设计与展望

本文以广东省综合运输体系规划研究为背景,总结了传统"理性规划"方法在现阶段研究中存在的问题和不适应性,基于综合运输体系发展内涵的要求,提出了规划预测模型建设的必要性和紧迫性,并就模型的应用范畴、功能设计和技术要点展望了广东省综合交通预测模型的开发愿景。     

基于灰色理论的隧道围岩收敛预测

文章根据隧道围岩收敛监测信息,应用灰色系统原理和方法,建立了GM(1,1)模型并进行了预测。预测结果表明,灰色模型预测值与实测值吻合程度较好,能为隧道的动态设计和信息化施工提供决策依据。     

高埋深软硬岩互层地质条件下敞开式TBM岩爆段施工方法研究

基于喜马拉雅山区域某软硬岩性互层地质条件下的深埋隧洞工程,为解决该区域TBM施工过程中的岩爆问题,统计分析了TBM施工过程中的岩爆特征;在施工过程中开展了多种岩爆规避试验,形成了一套较完整的有针对性的施工方法： 1）岩爆风险巡查常态化; 2）超前地质预报和超前处理措施相结合; 3）支护材料和支护方式合理化; 4）掘进参数动态调整。在后续的施工中加以应用,取得了较好的效果,可以为类似地质条件下的安全施工提供参考。     

基于船舶A IS数据的桥区水域通航饱和度研究

为分析内河通航情况,评价桥区水域航道饱和程度,研究不同船舶领域模型对航道饱和度评价造成的影响,构建了基于船舶A IS数据的通航饱和度模型.通过大量历史船舶A IS数据分析,计算了船舶交通流量、通航密度、通过能力等参数,基于停船视距船舶领域构建了通航饱和度模型,提高了饱和度计算精度;分析了饱和度随时间的变化特征,并提出了最大饱和度等评价指标.以长江中游武汉河段桥区水域为例,研究近三年桥区水域通航饱和度用以验证.结果表明,长江中游桥区水域通航饱和度平均约为20% ~30%;武汉长江大桥附近饱和度最大可达53%,与实际较为相符;基于藤井船舶领域模型相比停船视距船舶领域模型计算所得的通过能力值高76%,饱和度低43%.采用停船视距船舶领域计算所得饱和度随区域交通流特征而变化,相比于传统方法更加精准.      

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.