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571.
572.
刘天平 《交通世界(建养机械)》2008,(1):110-111
由于二灰土强度上升缓慢的特性,因此从拌和到摊铺、碾压均有较长的操作时间,便于掌握。二灰土不像水泥稳定材料从拌和到碾压必须在初凝时间2~3h之内完成。而是从拌和到碾压成型,可以延长1~2d,对其强度没有较大的影响,所以,施工时受雨水、机械设备、人为因素的影响相对要小得多。二灰土施工相对比较简单,便于掌握施工技术及要领。再一点就是塑性指数均在20以上的土质, 相似文献
573.
路段平均行程时间估计方法 总被引:6,自引:0,他引:6
为了有效利用线圈检测数据,精确估计路段平均行程时间,提出了一种路段平均行程时间估计方法。将路段平均行程时间分为平均行驶时间、平均排队时间和平均通过路口时间三部分。考虑线圈埋设的特点,通过估计平均行驶速度得到平均行驶时间。用分段时齐Poisson过程描述车辆驶入路段过程和驶离过程,用Markov排队模型描述车辆排队过程,用生灭过程描述排队车辆数,得到车辆排队模型,计算了路段有、无初始排队的平均排队时间。基于选取与路口相关的饱和流率和平均车长,计算了平均通过路口时间。计算结果表明:平均行程时间估计值与实测值的误差小于12%,说明路段平均行程时间估计方法可行。 相似文献
574.
575.
快速公交(BRT)是国际上公交发展的新模式。保证系统得以推广,同时应以低成本、显著见效为原则建设快速公交系统,因此对快速公交线路布局进行优化也是不可忽视的。为了探讨现有公共交通线网结构下如何优化BRT线路的布设问题.本文时快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析,并在此基础上依据快速公交的发展特点.以乘客的总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立快速公交布局优化的模型.并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明.从而得知优化模型具有较高的应用价值。 相似文献
576.
为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间.并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型.该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度.选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测.结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0 .98 ,平均绝对百分误差1 .99% ;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3 .40% 和2 .60% ,且拟合程度不如组合预测模型. 相似文献
577.
从适用范围、试验条件和结果判定对比分析我国机动车回复反射器标准与日本机动车回复反射器标准中环境试验的具体试验内容,了解不同标准的要求和侧重点,为设计及试验提供参考。 相似文献
578.
为进一步协调县域城乡客运公交化改造与公交高效化运营之间的关系,合理确定城乡客运公交化改造后的公交时刻表至关重要。以县域城乡客运公交化改造为研究对象,提出了一种适合城乡客运公交化改造的公交时刻表编制方法。通过人工调查法获取客流信息,建立客流处理模型,获得最大断面客流量等信息。在此基础上,运用客流需求法建立数学模型,求得发车时间间隔并优化。最后,通过比较验证获得最终的公交时刻表。以池河至石泉客运班线公交化改造为例,改造后的公交时刻表极大地方便了沿线居民的出行,从而证明该时刻表具有较好的可行性。 相似文献
579.
为了优化单点交叉口信号控制方案,使其适应各个进口道方向交通流动态变化,提高交叉口通行效率,根据交叉口进口道排队车辆数建立有效绿灯利用率模型,提出了一种交叉口自适应控制策略.有效绿灯时间利用率模型以交叉口通行能力最大为控制参数,实时优化确定出最佳相位放行方案以及最优相位切换方案,根据进口道排队车辆最大流向的排队车辆数和车辆到达预测确定相位放行绿灯时间.利用VISSIM交通仿真软件对该自适应控制策略仿真运行,与定时控制以及感应控制对比,评价分析不同车辆到达情况下交叉口通行情况.结果表明:该自适应控制策略能有效降低车均延误,提高交叉口服务水平. 相似文献
580.
通过对大型停车场高峰时段出口车辆行驶特性的调查研究,选取了车辆排队的出口车头时距以及出口服务时间两个指标。基于两个指标实测特性和 M/G/1排队模型的分析,计算了停车场出口理论平均排队时间。通过实测车辆平均排队时间,对理论模型计算的平均排队时间进行了修正。实例分析表明:排队时间修正模型能够准确地估计排队时间。提出了基于驾驶员容忍度的排队延误分级标准。 相似文献