基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。     

城市群双线客流分布预测方法研究

鉴于城市群客流预测在城市群轨道交通规划中的重要性,为提高其预测精度,对城市群客流预测中的分布预测方法进行研究.分析现实能够收集到的资料及城市群交通分布的特点,提出城市群双线分布预测方法.在城市群资料有限的情况下,研究如何得到城市群分布的预测结果;阐述分布预测的计算方法,建立相关的计算模型,对几种常用的分布预测模型进行优缺点及适用性分析.     

线路客流预测分析与运营组织设计

从运营需要出发,提出客流预测的年限和内容;通过对客流量级的阐述,分析客流预测三级数据,确定运营的规模;根据OD(起讫点)客流分析来研究行车交路,做出满载率和拥挤度的评价;最终确定车辆编组与行车密度的合理组合,形成系统全面的技术方案,使客流预测更好地为运营组织服务.     

公路货运量预测的系统动力学模型构建

用系统工程的观点对公路货运系统进行了综合、动态的分析,在具体分析公路货物运输系统主要影响因素的基础上,分别构建了道路运输需求及供给的子系统动力学模型,该模型可以通过计算机进行模拟,进行公路货运量的预测。     

黄土沟壑区湿软路基沉降预测模型

为合理考虑路基沉降预测时诸多影响因素的不确定性与随机性,提出基于神经网络范例推理的路基沉降预测模型。以同类工程的成功经验为基础,建立了基于神经网络的沉降范例检索模型,在范例相似度计算中,引入归一化效用函数,通过神经网络的学习,建立当前沉降范例与沉降源范例之间的相似关系,最终实现当前沉降范例的沉降预测。对黄土沟壑区湿软路基沉降预测结果表明,该模型具有较高的预测准确性,预测值与实测值绝对误差小于10%。     

组团式大城市客运综合换乘枢纽布局规划方法

为了使客运综合换乘枢纽布局适应中国大城市用地布局特征,分析了枢纽布局与城市土地利用、客运需求走廊分布和交通网络的关系,提出了宏观布局、微观选址的枢纽布局规划方法。宏观布局以公交导线土地开发为理念,确定枢纽的选址区域;微观选址以提高居民出行效率为目标,以用地性质、平均容积率及与客运需求走廊的距离为约束,建立非线性选址规划模型,确定枢纽的最佳位置。应用结果表明:应用该方法确定的枢纽选址区域与多中心组团式城市用地布局规划相一致,枢纽选址确定的最佳位置,其500m半径范围内覆盖的人口和就业岗位最高,而且能有效地反映枢纽布局与城市土地利用的互动性。     

机场复合道面剩余寿命预估方法

分别运用美国联邦航空局(FAA)基于弹性层状体系理论的道面设计方法(LEDFAA)、中国民用机场水泥混凝土道面设计方法(APDMC)与PCI衰变模型,建立了复合道面剩余寿命的预估方法,比较了3种方法的预估结果及其适用性。计算结果表明:3种预估方法确定的剩余寿命较为接近,最大偏差为3.2 a,最小偏差仅为0.1 a,引起偏差的原因在于不同预估模型采用的控制指标不同。基于LEDFAA设计方法的预估结果对土基模量很敏感,基于APDMC设计方法的预估结果对混凝土的弯拉强度非常敏感,而PCI能够全面地反映道面的使用性能,因此,在有足够历史数据的条件下,采用PCI衰变模型预估道面的剩余寿命。     

道路交通安全水平预测的统计模型

为了评价和预测不同国家的道路交通安全水平,建立通用的统计模型,作者首先分析道路交通事故死亡率与人口规模、机动车保有量、道路里程以及人均GNP之间的相关关系,根据相关性选择影响道路交通事故的因素,并建立万车死亡率与人均GNP之间的函数关系.模型计算结果与校核数据对比分析表明,所提出的模型能够较好地评价和预测一个国家或地区的道路交通安全水平.模型对交通管理者提高交通安全性的科学决策具有重要指导意义.     

基于GIS的公交乘客信息系统的研究

考虑到乘客出行的心理特征差异,利用公交乘客信息系统的关键技术和GIS的特性,建立基于公交乘客出行路径优化模型的城市公交乘客信息系统,可为进一步开发适合我国的城市公交乘客信息系统提供重要的参考.     

Design and evaluation of an integrated inventory and transportation system

This paper proposes the adoption of an integrated inventory and transportation system (IITS) to minimize the total costs of inventory and transportation. A non-linear programing is developed by analyzing transportation and inventory costs with one supplier and many retailers in the distribution environment. The paper compares the proposed model with the traditional approach in computing total costs with numerical data. The results indicate that the total costs can be optimized by adopting integrated programing rather than the traditional approach, along with achieving improved customer service levels. In particular, sensitivity analysis is applied to determine the performance of the IITS under various transportation costs, holding costs and shortage costs. It shows that the transportation cost per unit is most sensitive in the proposed model. In this situation, the IITS is more effective for cost saving when set-up cost, holding and shortage costs are high, but is less effective for situations involving high per-unit transportation costs.