新一代82000t卡尔萨姆型节能环保散货船电气设计特点

自2009年以来,随着金融危机的爆发,国际航运市场日益低迷,而占据我国船舶业约六成的散货船市场更是首当其冲。82000DWT 卡尔萨姆型节能环保散货船是在79600t散货船的基础上开发的新一代船型,8万载重吨新一代散货船投放市场不到两年接单量就达到30艘,这些说明,卡尔萨姆型散货船已经被充分地认为是“新一代船型”。     

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城市公共交通财政补贴是落实优先发展公共交通战略的关键环节之一,由于城市公共交通财政补贴测算涉及面广,构建具有可操作性的测算模型和完善测算方法是城市交通可持续发展的一个重要课题。本文利用效用函数导出使用者乘坐公共交通的需求函数,建立使用者收入、企业经营成本和政府财政补贴之间的博弈模型,分析对公共交通使用者实行分类补贴的优势所在,并提出实际运用中具有可操作性的补贴测算模型。最后,文章结合北京市常规公交的调查数据进行案例分析,分析结果表明分类补贴的方法和补贴测算模型不仅能很好地满足使用者的公交出行需求,而且可以有效测算公交财政补贴金额,实现政府补贴的效用最大化,为城市公共交通补贴测算提供新的思路&;#61472;。     

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在城市交通系统中,动态交通和静态交通之间存在着密切的关系,两者之间既相互促进又相互制约。本文对城市交通网络中的道路及停车流量分配问题进行了探讨和研究。充分考虑了影响出行者停车选择的主要因素,包括车辆行驶费用、停车费用以及步行费用等,构造了停车场广义效用函数,采用Logit模型来描述出行者的停车选择概率,并假定出行者的路径选择行为满足Wardrop平衡准则。在此基础上,综合考虑交通网络中出行者的路径选择和停车选择问题,提出了具有能力约束的城市道路及停车流量分配的用户平衡模型,并给出了求解该模型的算法。最后通过一个简单算例,对模型及算法进行了验证,分析了不同交通需求及停车收费条件下停车流量的变化情况。     

机动车尾气污染对居民出行选择的影响

机动车尾气排放造成的空气污染对人体健康的危害逐渐被医学界证实。城市居民选择交通工具以及出行路线时,道路机动车尾气污染会影响其选择行为。文中通过居民出行问卷调查证实部分出行者会采取规避行为降低机动车尾气污染对个人健康的危害,建立表征出行者与污染气体接触程度的曝露指数模型,通过数据拟合建立增量时间转化模型,以出行时间增加值的形式定量得到机动车尾气污染对居民出行的影响程度,对离散选择模型的效用函数进行了修正,并给出了算例。     

列车开行效益分析与优化辅助决策系统的研究

为进一步提高铁路客运公司在交通运输市场上的竞争力和经济效益,迫切需要对旅客列车开行方案进行全面系统的分析,为铁路客运市场的运营进行决策.研究基于旅客列车开行效益分析,并结合路网OD客流进行旅客列车开行方案一体化设计及评价的辅助决策系统开发,对于合理确定开行方案,辅助运营决策进行有益的探索.     

提高电动公交车经济性的营运方式与技术方案

在分析比较电动公交车两种营运方式的电费、电池折旧费后,指出目前国内正在试运行的电动公交车的营运方式并不经济。提出了电动公交车采用自动集电器的技术方案,一方面能实现大幅度延长电池寿命的“浅充浅放”的营运方式,另一方面可以省去占地较大的专用充电站,显著降低电动公交车营运项目投资额。     

水资源配置方案的相对有效性评价

将水资源配置定义为一种广义的投入产出问题,在给出水资源配置的基本投入产出指标后,探讨了应用GEM(群组特征根法)-MAUT(多属性效用理论)模型对配置方案的相对有效性进行评价.该模型运用群组特征根法确定指标权重,而后由多属性效用理论给出方案的优劣次序.相对于DEA(数据包络分析)或ANN(人工神经网络)法,该模型更适用于对评价指标有特别要求的情况.     

甘肃经济增长质量的综合评价

经济增长是经济学界一直关注的热点问题,改革开放以来,经济增长已成为地区经济发展的主要评价指标.本文目的在于全面、客观、多视角地阐述影响经济增长的量化和非量化因素,从而测算出甘肃省经济增长的适度区间,并对我省1979-2004年经济增长质量进行综合评价,以确定经济发展的高质量期.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

Discussing the “positive utilities” of autonomous vehicles: will travellers really use their time productively?

ABSTRACT

Autonomous vehicles (AVs) are expected to reshape travel behaviour and demand in part by enabling productive uses of travel time—a primary component of the “positive utility of travel” concept—thus reducing subjective values of travel time savings (VOT). Many studies from industry and academia have assumed significant increases in travel time use and reductions in VOT for AVs. In this position paper, I argue that AVs’ VOT impacts may be more modest than anticipated and derive from a different source. Vehicle designs and operations may limit activity engagement during travel, with AV users feeling more like car passengers than train riders. Furthermore, shared AVs may attenuate travel time use benefits, and productivity gains could be limited to long-distance trips. Although AV riders will likely have greater activity participation during travel, many in-vehicle activities today may be more about coping with commuting burdens than productively using travel time. Instead, VOT reductions may be more likely to arise from a different “positive utility”—subjective well-being improvements through reduced stresses of driving or the ability to relax and mentally transition. Given high uncertainty, further empirical research on the experiential, time use, and VOT impacts of AVs is needed.