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王智鹏 《铁道标准设计通讯》2019,(4):4-9
针对铁路规划项目功能定位定性分析为主的客观性不足问题,以宝鸡至汉中铁路为研究对象,选取节点间旅客交流时间或节点间运输距离为权重,运用Space L构造法建立区域铁路客、货运输网络拓扑结构模型;采用复杂网络分析方法,基于"有无对比"思想及等级化线路技术标准,结合应用Pajek软件与R软件,测算区域铁路运输网络直径、平均距离、边介数、网络效率等加权特征参数,以及非加权特征参数集聚系数进行网络测度分析,并进行网络最小生成树分析;以网络分析结果为基础,从路网、通道、客运、货运四个方面对铁路规划项目功能进行定量化综合定位,宝汉铁路为宁陕及陇东地区与川渝地区间南北纵向新通道的骨架干线,是一条以货为主、客货共线的区域路网干线铁路。 相似文献
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云计算、物联网、大数据、人工智能(AI)、区块链、信息物理系统(CPS)为前沿新兴技术领域,它们并非彼此孤立,而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源,大数据是基础资源,云计算是基础设施,人工智能是核心算法,区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件,信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代,将积极促进铁路智能化的发展。 相似文献
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为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。 相似文献
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为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围,本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响,对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表
明,所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%;A~C级服务水平下,分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次
外侧车道高6%~29%,D~F级服务水平下,最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m;其中上游160m至下游100m和下游180~
270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m,其中750~850m、450~
600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据,可有效降低设置匝道带来的影响。 相似文献