大型三角闸门门缝输水运用条件试验研究

裕溪一线船闸扩容改造工程首次将三角闸门的应用口门宽度提高至34 m。为提高船闸的运行效率、充分发挥三角闸门动水启闭的优势,开展了大型三角闸门门缝输水运用条件试验研究。以三角闸门的水动力特性和船舶停泊安全为依据,研究提出裕溪新船闸大型三角闸门门缝输水的运用条件:1)三角闸门采用门缝输水应尽可能在1 m水头差以内开启;2)闸门开度应控制在1 m以内;3)随着水头差减小闸门开度可进一步增大。     

基于BIM技术的测绘要素集成和模型共享方法研究

针对航道BIM设计过程中测绘要素集成和模型共享等方面存在的问题,提出一种基于BIM技术的测绘要素集成,及基于专用中间文件格式和公共数据模型格式实现测量BIM模型共享的方法。通过工程案例分析,阐述BIM技术在测绘要素集成及测量BIM模型传递共享的技术路线,结果表明基于BIM技术的测绘要素集成及模型共享具有优越性,研究成果可为开展测绘BIM工作提供借鉴。     

高原人群出行拥挤感知与调适行为研究

为缓解高原城市节日期间部分路段人流过于密集的状况,对高原人群出行过程中的拥挤感知和调适行为进行研究。首先,在对高原人群高度自由走行速度、生理尺寸进行测定的基础上,采用连续人群流动模型分别对高原人群拥挤临界密度、人群运动速度减小时的人群密度和人群停滞状态时的最大密度进行测算,进而标定高原人群最大忍受密度为8.5人/m2。然后,选取雪顿节期间八廓南街人流短时间内高度聚集的状况进行拥挤状况评估,结果显示该路段人群密度为8.34人/m2,接近高原人群最大忍受密度,因此判定八廓南街存在拥挤事故风险。最后,依据基于层次分析法的高原人群拥挤感知影响因素分析结论,提出相应的调适行为措施,力求维护民族宗教节日期间高原城市公众正常的出行秩序。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程,Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高.     

公路工程地方技术标准修编时序模型研究

为了提高公路工程相关技术标准编制规划过程中的针对性和实用性,通过对现有国家行业 标准的梳理与实地调研,首先运用灰色关联的TOPSIS 法对调查结果进行排序分类,得到初步修 编计划;再通过贝叶斯判别法建立预测模型,借助统计分析软件SPSS 进行分析,得到判别函数 的影响因子及其系数,构建广义的公路工程地方标准编制时序判别模型;最后,以山西省公路桥 梁现状为例,统计其近年来由超限引起的桥梁事故,并将所建模型应用于当地《桥梁承载能力设 计细则》修编计划中加以验证。计算结果表明,该项标准的修编计划为“近期”,从而验证了模 型的适用性。     

北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加,选取北京市三 处景点进行问卷调查,将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时,对所需数据进行有效性检验,进而分析不同游客的出行方 式特性,利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著,并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例,分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明,北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主,尤其是对轨道交通的需求,为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设,提高旅游交通的服务质量。     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

基于航速调整的班轮燃油补给优化

燃油成本在班轮运营总成本中占有很大比重,燃油补给是影响航运公司班轮运营成本和效益的一项重要决策.基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立燃油补给混合整数非线性规划模型,运用分段线性逼近法对燃油消耗函数进行线性化处理,并设计了求解算法步骤.实例分析验证了模型和求解方法的有效性.结果表明,在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速,采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,能更为有效地降低燃油成本.     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.