北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

非饱和重塑黄土抗剪强度影响因素的试验研究

通过直剪试验研究了非饱和重塑黄土在不同含水量、干密度与加荷等级情况下的粘聚力与内摩擦角变化,以确定含水量、干密度与加荷等级分别对非饱和重塑黄土抗剪强度的影响。从黄土矿物成分的微观角度分析了含水量与干密度对黄土抗剪强度造成影响的原因。受颗粒之间的相互作用与粒间水的张力作用,非饱和重塑黄土的粘聚力随干密度的增大而增大,呈指数变化;非饱和重塑黄土的内摩擦角随干密度的增大而少量增大,近似呈线性变化。     

基于交通供需平衡的城市交通耦合系统

在城市交通供需平衡分析的基础上,分析城市交通系统的耦合关系,初步构建基于供需的城市交通耦合系统,指出交通供给和交通需求在总量上达到平衡,在结构和功能上密切耦合是城市交通的最优化状态。为确保交通耦合系统的运行,提升交通系统的整体效益,必须建立系统协同机制和整合机制。     

湖北省高职院校商务管理专业现状分析及专业建设改革思路

针对湖北高职高专商务管理专业的建设,为促进高职高专学校面向社会自主办学、办出特色和不断提高人才培养质量,我们对湖北部分企业和湖北高职高专部分学校商务管理专业从社会需求和人才培养状况两方面进行了调研。针对调查的结果进行分析,进一步提出商务管理专业的改革思路。     

政策制定中交通弱势群体受抑制需求分析方法

在交通弱势群体受抑制需求可被计算、并将其加入现有出行需求的前提下,提出一种预估交通供需的方法。该方法的潜在假设是交通弱势群体的出行条件和普通群体相同,即所谓的受抑制需求＂全部释放＂。在利用＂四阶段＂法为交通弱势群体建模的过程中,分析了交通弱势群体的受抑制需求及其与普通群体间的平等问题,同时详尽阐述了最易受伤害的交通弱势群体（如老年人和残疾人）的特殊需求,并确定其在各方面面临的困难。最后,利用软件模拟分析得出的结论是：针对交通弱势群体全部释放的受抑制需求（出行总量增加5%）,政策制定者须为面临一定的财政负担做好准备,同时做好协调工作,达到既减少运营成本又满足交通弱势群体出行需求的目标。     

大数据时代城市交通学发展的机遇

基于对城市交通研究的思维方式和技术方法的回顾,指出大数据时代城市交通学面临发展机遇.阐述在信息化发展背景下,既要研究信息化发展与城市交通的相互联系,也要研究如何适应信息化发展来组织城市交通网络的构建和运行.分析了城市交通需求管理在指导城市交通网络构建和运行中的作用.基于交通模型应用现状,从五个方面阐述大数据技术为微观个体行为、出行需求特征与演变规律和传统交通模型等多方面的重新认识乃至重构提供重要的技术支撑.提出研究并建立适应中国国情的城市交通模型,最终达到促进城市交通学发展的目的.最后指出应用信息技术改善城市交通是当前的重要课题.     

发动机进气及压缩过程工质运动强度度量的研究

结合某4气门汽油机进气系统CFD算例及国外相关研究进展,分析了应用涡流比和滚流比作为发动机工质运动强度的度量的不足之处。提出对于稳态CFD分析,可应用流经气门最小流通截面的单位质量工质动能流量与单位质量湍动能流量来评价宏观和微观的工质运动强度,对于进气及压缩过程的瞬态CFD分析,可应用缸内单位质量工质的动能与湍动能来评价宏观和微观的工质运动强度,并探讨了两者在进气及压缩过程的变化规律。     

OD需求不确定的离散交通网络设计模型研究

以OD需求不确定性为基本前提,以随机双层规划和均值方差理论为基础,建立OD需求不确定离散交通网络设计的基本模型.根据需求不确定的交通网络设计模型特点,建立基于Monte Carlo模拟和遗传算法的算法,实现了对问题的有效求解.Sioux Falls网络的计算结果表明,本论文的模型和算法可以很好地应用于中等规模网络.     

出行者有限理性条件下混合策略网络均衡模型

将道路交通网络出行时间连续随机分布条件下的出行用户交通出行作为研究对象,结合我国交通信息系统逐步普及的背景,按其所采用出行策略的不同划分出行用户,将出行者有限理性的特点引入到出行者路径效用函数当中,以累积前景理论为基础,建立出行者的路径感知效用函数.结合Wardrop原理和变分不等式思想建立多类型用户的网络均衡模型,通...     

Build-to-order supply chain network design under supply and demand uncertainties

Supply chain disruptions are unintended, unwanted situations resulting in a negative supply chain performance. We study the supply chain network design under supply and demand uncertainty with embedded supply chain disruption mitigation strategies, postponement with downward substitution, centralized stocking and supplier sourcing base. We designed an integrated supply-side, manufacturing and demand-side operations network in such that the total expected operating cost is minimized. We modeled it in a deterministic equivalent formulation. An L-shaped decomposition with an additional decomposition step in the master problem is proposed. The computational results showed that parallel sourcing has a cost advantage against single sourcing under supply disruptions. In addition, the build-to-order (BTO) manufacturing mitigation process has its greatest impact with high variations on demands and is integrated with the component downward substitution. Lastly, the manufacturer needs to order differentiated components to cover its requirement for maximal product demand to prevent the loss of sale, even with fewer modules in stock.