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高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。 相似文献
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分析商圈停车、交通拥堵与商圈持续繁荣的关系,商圈停车需求预测对商圈的可持续发展起着重要作用。为合理预见与科学估算商圈停车需求,结合路网容量、区位关系提出基于路网容量的停车需求预测模型。该模型一方面能平衡区域停车供需,缓解静态设施供需矛盾;另一方面能保证停车需求与路网容量相匹配,对动态交通起到必要的控制作用,缓解商圈周边路网的交通拥堵。最后,通过实例分析证明该模型的可行性。 相似文献
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中国铁路客运枢纽发展回顾与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
随着中国新一代高铁枢纽的陆续建成,简单的站前广场换乘模式逐渐让位于全天候、无障碍、人车分行的换乘空间接驳模式。新型枢纽的空间特征、核心价值与局限性亟待总结。基于国内外铁路客运枢纽发展历史与背景的研究,将铁路客运枢纽按照空间特征分为三种类型:传统铁路客运站、铁路交通综合体和客站城市综合体。从客流需求变化、城市发展背景、运营管理差异三方面详细分析国内外铁路客运枢纽空间模式选择的影响因素。结合中国高铁建设机制的变迁,提出未来中国铁路客运枢纽的发展方向:大城市高铁枢纽应强化与城市空间的衔接,加强与城市商业功能的有机结合,由铁路交通综合体向客站城市综合体转型;中小城市高铁枢纽应采取更加灵活、集约、经济的形式,谋求特色产业与枢纽交通功能的结合。 相似文献
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科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。 相似文献
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将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。 相似文献
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分析陆战场中情报、监视和侦察(IS R )无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。 相似文献
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