我国城市交通规划模型研究应用现状及发展趋势

为促进地方城市交通科学地规划建模,给行业管理部门提供决策支持,系统总结了我国城 市交通规划模型理论与方法体系、交通规划主流软件工具、模型的数据需求与调查、部分城市的交通规划模型体系特点及典型应用方向。通过对我国城市交通规划模型研究应用现状的系统梳理,围绕城市交通数学模型、交通调查、数据、模型师等要素,对我国城市交通规划模型的发展提出建议,包括建立完整的交通规划模型体系,注重基于多源时空数据的动态模型和实时模型的研究与应用;定期开展交通调查,升级优化城市交通模型体系;充分将交通大数据挖掘与传统交通调查方法优势互补,获取可靠全面的交通基础数据;重视交通调查和交通模型方面的人才队伍 的培养,建立数据交换和技术交流平台等。     

喀什经济开发区综合交通规划中交通需求预测

喀什地区位于中国的西大门，与5个国家接壤，有6个国家一类口岸对外开放，区域优势明显．对喀什经济开发区交通需求的科学研究是促进该研究区域交通运输事业规范而高速发展的关键．本文采取时间序列预测法、弹性系数法、综合评价法等方法，系统全面地对该区域交通需求预测进行了分析，为该区域综合交通规划与建设奠定了基础．     

鄱阳湖生态经济区区域物流竞争力研究

区域物流竞争力成为区域竞争力的核心组成部分之一,对于区域物流竞争力的客观评价研究已成为现实的必然要求。以鄱阳湖生态经济区的9个城市为研究对象,对区域物流竞争力的发展现状进行分析,通过指标变量的选取,构建鄱阳湖生态经济区区域物流竞争力的评价体系,采用SPSS统计软件中的聚类分析和因子分析法对各城市的物流竞争力进行了得分排名以及提出对策建议。     

基于模糊综合法构建物流企业客户信用评价指标体系（英文）

针对物流企业客户信用评价进行了研究,基于模糊综合法构建了以企业信誉及违约记录、速动比率及资产负债率、人力资源水平及盈利能力、产权清晰程度及担保状况、区域信用状况及区域法制环境等10个因素为指标的物流企业客户信用评价指标体系;通过层次分析法(AHP)确定了指标权重,并采用专家咨询法(Delphi method)确定了指标评价标准;通过实证案例进行了验算,验算结果与事实相符,该指标体系能有效评价客户信用状况.     

兰州市现代物流业发展的趋势研究

随着科学技术的迅猛发展和经济全球化趋势的增强,现代物流在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。兰州市作为西北地区的重要物流节点城市,发展现代物流业对于提升兰州的整体竞争实力具有重要的现实意义。本文从物流需求规模化、物流空间布局规范化、企业物流社会化、物流企业集成化、区域物流一体化、物流通道网络化、物流成本上升、物流政策规范化等八个方面阐述了在信息技术、网络经济日益渗透到现代的经济活动中的新形势下兰州现代物流业发展的趋势。     

新形势下高校辅导员职业生涯规划探析

分析了在新形势下高校辅导员职业生涯规划实施过程中存在的主要问题,从政府、高校和辅导员3个层面提出了实施高校辅导员职业生涯规划的主要措施.     

后示范高等职业院校发展规划的战略实施

战略实施是将战略规划转化为现实成效,实现战略目标的过程.本文分析了战略分析、战略规划、战略评估与战略实施的逻辑关系,提出了有效战略实施的主要任务与四大基本原则,战略实施制度建设与机制创新等若干内容.     

区域公路网规模预测研究

公路网规模预测是区域公路网规划的重要内容。通过分析公路网规模的主要影响因素和现有的公路网规模预测研究方法,分析了因素分析法中常用的国土系数法存在的不足,并结合杭州市具体情况,提出了国土系数法的改善方法。建议根据具体实际综合分析公路网系数,通过改进公路网系数的计算模型,得到更准确的公路网规模预测值。     

甩挂运输是现代物流行业科学发展的一个创新

甩挂运输对于减少能源消耗,提高物流运输效率和资源利用,降低物流运输成本,保护环境等具有重要作用.介绍了"甩挂运输"的多种模式和在国内外的发展状况.分析了阻碍甩挂运输发展的因素,提出了推动甩挂运输的特殊措施及建议.我国甩挂运输的发展必将促进现代物流逐步赶超世界先进水平.     

Robust optimization for emergency logistics planning: Risk mitigation in humanitarian relief supply chains

This paper proposes a methodology to generate a robust logistics plan that can mitigate demand uncertainty in humanitarian relief supply chains. More specifically, we apply robust optimization (RO) for dynamically assigning emergency response and evacuation traffic flow problems with time dependent demand uncertainty. This paper studies a Cell Transmission Model (CTM) based system optimum dynamic traffic assignment model. We adopt a min–max criterion and apply an extension of the RO method adjusted to dynamic optimization problems, an affinely adjustable robust counterpart (AARC) approach. Simulation experiments show that the AARC solution provides excellent results when compared to deterministic solution and sampling based stochastic programming solution. General insights of RO and transportation that may have wider applicability in humanitarian relief supply chains are provided.