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411.
为明确多线路中心系统的内容与特点,分析该系统引入后单独设置以及与清分中心合设的两种情况;针对功能需求和安全需要分析多线路中心主系统和灾备系统的组成内容;多线路中心的建设简化与清分中心的接口,也引起各层级功能的重新调整,清分中心通过多线路中心上传的数据进行准确清分,多线路中心通过清分中心下发的命令实现对AFC系统的集中管理功能。最后结合实际建设情况,分析南京采取建立区域中心,互为灾备的模式;北京根据运营商的不同建立多线路中心,统一建设灾备中心;深圳建设单独的多线路中心,采取硬件扩容满足后期的接入。通过对各城市建设思路、建设方案以及特点的分析,为后续其他城市建设提供指导和参考,使不同城市可以依据自身特点灵活地建设多线路中心系统。 相似文献
412.
在历史演变分析的基础上,重点研究近年来长江北支进口段滩槽时空变化、成因和影响机制。利用数学模型,对进口段规划整治方案效果进行模拟研究。结果表明:受上游来水来沙条件变化、周边整治工程实施等综合影响,长江北支进口段拦门沙经历了舌状沙体→崇头暗沙→崇头沙的发展变化,北支进口入流条件恶化;沙体两侧深槽则呈现“十年河东、十年河西”交替变化的态势,目前主槽位于崇明侧,其走向与南支主流交角已达105°,主流流路极度弯曲。在北支中下段规划整治工程已实施的情况下,进口段的治理已成为北支兴衰的关键;北支进口段规划疏浚工程实施后,进口段流路有所归顺,北支分流比增加0.1%,工程实施有利于河势稳定,可达到治理目的。 相似文献
413.
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持. 相似文献
414.
针对识别判断或衡量评估各种轨道交通规划设计优劣性等问题,首先分析建立起多层级评定要素主框架,并考虑了客观化的信息熵权策略,然后提出了一种面向数据对象、灵活客观的城市轻轨交通网络多准则物元可拓处理方法,从而帮助实现其优选排序以及决策支持过程。基于建设城市轻轨交通网络的多重目标和不同部门愿景,确定了与城市发展协调性、网络结构属性、运营管理水平、建设项目可行性四个准则,通过济宁市轻轨交通线网规划的具体案例分析,讨论验证了所建模型的有效性、公平性与合理性,并获取了最优网络方案#1。实验结果表明该方法不仅科学可靠、适应性强,同时克服并避免了主观人为因素的噪声和偏差,本文建模步骤流程亦可为其他城市规划管理者、政策制定者等提供指导依据及借鉴参考,或移植应用于相关工程领域。 相似文献
415.
多指标设计体系是一种与既有沥青路面设计方法区别较大的新设计体系,基于多指标沥青路面设计方法,以辽宁省高速公路沥青路面典型结构为研究对象,采用多指标设计体系中的路面结构性能预估模型,对半刚性基层疲劳、车辙性能、低温开裂等性能进行验算,进一步验证了典型结构方案在辽宁省的适用性。 相似文献
416.
为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性
差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主
校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表
明:基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。 相似文献
417.
自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案. 相似文献
418.
基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应. 相似文献
419.
420.