为爱插上“梦想之翼”——记站在新起点上的五羊-本田

纵观当今中国摩托车行业,摩托车生存环境的进一步变化、摩托车用户需求的迅速转型、海外摩托车品牌的扎堆涌入,都让中国摩托车行业面临着前所未有的机遇和挑战。从满足用户基本的代步需求,到产品研发创新的不断投入：从传统的买车、卖车模式,到为用户提供丰富的服务以寻找新的价值增长点。中国的摩托车生产企业在阵痛中不断探索、前进。     

冷链设备行业进入全面复苏期

随着冷链行业的高速发展,制冷设备的市场也大大地被打开。近期冷链设备行业复苏迹象明显,从2013年下半年开始行业订单回暖幅度有了较大增长。本次复苏2014年或仍将持续。当前我国GDP年均保持较高增长,人均收入快速上升,城镇化率处在50%~60%区间;冷链食品需求快速释放;冷链行业的相关政策法规出台,行业规范化发展等,种种迹象表明,冷链行业已经步入高速发展期。     

陕汽重卡“360°全体验行”大篷车互动路演山西区完美收官

<正>10月16日,陕汽重卡360°全体验行大篷车互动路演在山西大同市上演了山西区域收官之战,标志着本次互动路演山西区完美落幕。陕汽集团倾力打造的具有行业引领者的大篷车互动路演,选址于各大物流集散区域的物流园,深入卡车驾驶员集中地,意在打造真正的零距离体验式沟通平台,引领互动体验潮流,实现企业了解用户需求,听取用户心声,以贴近用户零距离的方式传     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。     

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。     

面向多样化终端的自适应网络三维可视化方法

随着移动互联网的快速发展,三维GIS （geographic information system）应用的用户终端设备类型日趋多样化,现有单一的网络可视化方法难以适应多样化终端需求.针对上述问题,本文首先设计了基于B/S （browser/server）模式的自适应三维可视化架构,然后重点探讨三维数据的多样化组织、自适应四叉树组织与动态索引构建、三维场景自适应调度等关键技术,最后基于WebGL技术构建原型系统并进行案例实验.实验结果表明:桌面端设备笔记本电脑的可视化渲染帧率最终稳定在40 帧/s左右;移动端设备平板电脑、智能手机的可视化渲染帧率最终稳定在20 帧/s左右;不同类型终端上进行网络可视化均能保证较高的可视化帧率及效果,证明了本文提出方法的有效性与可行性.      

基于服务需求的出租汽车服务站选址方法

为满足出租汽车驾驶员的就餐、休息、停车等服务需求,提高出租汽车运营效率并改善经营效益,有必要针对出租汽车服务站的选址方法开展研究。首先分析了出租汽车服务站服务需求的空间分布特征,包括采用核密度估计法分析服务热点位置,以及采用分形理论分析服务需求分布与城市空间形态之间的协调性,进而确定服务站候选点。然后建立了出租汽车服务站选址模型,将最大覆盖服务需求作为目标函数,将服务站建设数量、服务能力、服务范围以及覆盖需求比例等作为约束条件,开展最优化选址分析,并讨论了服务站提供服务能力与满足服务需求之间的相互关系。最后,以柳州出租汽车服务站选址调查为例,验算了模型的合理性及可行性。结果表明:该选址方法可以较好地满足出租汽车行业尤其是服务场站的发展需求,并为城市交通设施规划提供有益参考。     

存量发展阶段的交通拥堵治理与公共交通优先

城市交通拥堵治理与公共交通优先是中国从中央到城市层面交通发展中最受关注的两件大事。大部分城市的交通拥堵治理中优先考虑的还是扩张道路规模以平衡机动车交通需求。在部分城市已进入完全的用地存量发展阶段、绝大部分城市的存量发展地区规模很大的情况下,扩张道路规模的拥堵治理策略已经难以为继。从存量发展阶段交通资源再分配入手,分析交通拥堵治理与公共交通优先的关系,强调将公共交通优先与交通拥堵治理合二为一。提出存量发展阶段城市交通发展的目标是提升城市运行效率,保障城市正常运行;公共交通优先是存量发展阶段保障城市运行的必然选择,也是实现拥堵治理与公共交通优先双赢的切入点。     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题,本文以公路运输为研究场景,将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标,在引入需求可拆分这一限制条件的基础上,构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法,并实现当解持续不变时,初始化信息素,以增加随机性。结果表明,与传统求解算法相比,改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%),寻优性更好(优化率提高7.41%)。通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、运力这3个子目标相互悖反,增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平;当运力不变时,效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。