网约车合乘与地铁联运出行特征识别与节油估算

网约车合乘与地铁联运出行,不仅可以实现两种交通方式在服务功能上的优势互补,还可以放大共享出行的节能减排效益。基于滴滴出行网约车移动出行平台中北京市域拼车和顺风车运营数据以及北京地铁AFC刷卡数据,深入分析网约车合乘与地铁的竞合关系。利用非负矩阵分解算法进行延伸型通勤出行链的识别,提出考虑燃油经济性指标和车辆运行状态的通勤出行链节油估算模型。将该方法应用于北京市,发现拼车多为地铁竞争型和地铁延伸型订单,而顺风车多为地铁延伸型订单;延伸型通勤出行链主要为郊区通勤者提供地铁接驳服务。顺风车出行明显比拼车出行更加节油;“网约车合乘+地铁”通勤出行链主要来自郊区无地铁覆盖区域,该模式的平均节油率能够达到50%以上;“顺风车+地铁”出行链的节油效益好于“拼车+地铁”出行链。指出管理者应采取费用补贴、停车优惠等政策措施,鼓励“网约车合乘+地铁”通勤出行方式发展,使绿色高效的一体化出行服务惠及更多城市居民。     

在围堤龙口封堵工程中的退堤施工

龙口封堵是围堤工程的关键,施工方法的选择关系到封堵施工的成败。从如东县洋口外闸围堤龙口封堵工程的渡汛情况及主龙口的水深情况看,采用小退堤施工并将主龙口分化为三个退堤龙口,以此减少汇水面积,进而降低龙口水流流速,经检验是比较合理的施工方法。     

SAR雷达模拟成像技术研究

合孔成像雷达（SAR）是一种全天候、全天时、主动式高分辨率的微波遥感成像雷达。SAR成像技术在战略侦察、战场监视、情报搜集、攻击引导、打击效果评估等诸多方面有着广泛的应用。文章对SAR雷达信号模型的建立和成像的处理方法进行了剖析和研究。     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.     

合乘模式下司机收入公平模型及仿真

针对出租车合乘模式下司机的收入问题,建立了合乘模式下司机收入公平心理模型,采用公平理论分析了司机的心理及行为,通过仿真计算,分析了合乘模式下乘客总需求量及司机公平心理对司机收入的影响.研究结果表明,乘客总需求对合乘模式下司机总体的平均收入有较大的影响,合适的供需比下实施合乘才能提高司机收入;在供需比较大时,司机争抢乘客的行为会导致司机个体收入差距增大,部分司机收入降低的现象;为成功实施合乘模式,必须考虑当地出租车市场的供需比情况,并且建立合理的措施以防范司机争抢乘客的行为出现.所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

协作发展,链合创新2010年陕汽重卡铺筑领先之路

2009年12月6日～12日,山东重工的潍柴动力、陕汽重卡、法士特等中国顶级整车及零部件成员,以整体形象联合召开的商务年会在业界产生强烈反响,这是5年来该产业链主要成员首次集中会议。     

长期吸入笑气对大鼠心肌功能的影响

目的 观察长期吸入笑气(N_2O)是否会引起大鼠心肌功能的变化.方法 将SD大鼠随机分为4组:空气吸入对照组(A组),500mL/L N_2O-15d吸入组,2h/d(B组),500mL/L N_2O-30d吸入组,2h/d(C组),500mL/L N_2O-50d吸入组,2h/d(D组).用悬浮玻璃微电极记录离体心肌细胞的动作电位(APs),观测上述4组大鼠离体左心室肌细胞APs时程(MAPD_(90)、MAPD_(50)、MAPD_(20))和幅值的变化;用免疫组织化学方法检测心肌细胞的一氧化氮合成酶(eNOS)及血管紧张素-2(Ang-2)表达量的变化.结果 ①与A组相比,B组大鼠心肌细胞的MAPD无明显变化,C、D组MADP显著延长,差异具有统计学意义(P<0.05),但4组的APs幅值差异无统计学意义;②与A组相比,B组心肌细胞的Ang-2表达量无明显变化,C、D组Ang-2表达量显著增加;③与A组相比,C、D两组心肌细胞的eNOS表达量均明显减少(P<0.05).结论 长期吸入笑气可引起大鼠心肌电活动明显变化,其很可能与交感神经长时间过度兴奋致使Ang-2的表达增加有关.     

基于模糊聚类和识别的出租车合乘算法研究

针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚 类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人 数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出 行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘 的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增 加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增 大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以 提高出租车合乘成功率的有效方法.     

HOV车道实施效果评价体系研究 ——以深圳市为例

为客观评价HOV车道对交通运行状况的影响,建立HOV车道实施效果评价指标体系。考虑设置HOV车道前后以及设置后HOV车道与普通车道间运行状况的变化情况,以深圳HOV车道为例进行评价分析。结果显示,HOV车道可在一定程度上提高道路的运输效率,在引导车辆合理使用、促进合乘率提高、绿色出行等方面具有一定的导向作用。     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.