基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

个体对通勤时间的态度和偏好视角下的职住空间失调

研究职住空间失调能够帮助我们更好地理解个体对职住分离的态度和偏好,并有助于在制定政策时考虑通勤者更真实的需求和期望.本次研究采用理想通勤时间和实际通勤时间的匹配程度来度量职住空间失调,并以昆明市为案例进行了实证研究.描述性统计结果表明,大多数通勤者认为他们的职住空间是失调的,有41.04%的通勤者遭受重度空间失调.进一步,基于序次Logistic回归模型分析了职住空间失调的影响因素.结果表明,出行方式、居住区位、年龄、受教育程度和家庭有无小孩对职住空间失调有显著影响.同时,由于个体对通勤时间的态度和偏好的异质性,更长的通勤时间并不总是意味着职住空间更加失调.     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.     

基于特征子序列修正的公交刷卡滞后时间推算

针对一票制公共交通IC卡刷卡系统存在的滞后时间问题,提出基于特征子序列修正的时差匹配推算方法。依托GPS车辆到站信息序列和刷卡聚类序列,分析首末站和中途站站间运行时间分布的差异化特征,分别从两序列中提取大时间差和连续小时间差等特征子序列;利用两种子序列间一对一或一对多的对应关系分别进行初步搜索和二次修正,兼顾匹配过程的效率和精度。将推算流程应用于山西省大同市公共汽车系统,结果显示,抽样车辆的刷卡匹配率均达到99%以上,并且针对不同类型的公共汽车线路具有较强的适应性。     

钦州湾围滩工程前后潮流场的数值模拟

基于双时间层的有限差分方法(ADI),建立了水深平均二维浅水潮流数学模型,采用逆风格式和追赶法求解二维浅水方程,通过建立钦州湾二维潮流数值模型重现钦州湾的潮位和潮流变化状况。模拟结果与同步进行的岸边潮位及海上潮流的观测值校验结果表明,实测潮位资料与对应时间的计算结果吻合良好,实测潮流与对应时间的计算结果十分接近。模拟计算结果真实地反映钦州湾的潮位变化和潮流运动状况。钦州湾围滩工程实施前后的潮流场数值模拟研究结果表明该工程建设不会对海域水动力学条件产生较大影响。     

制胜家电下乡的物流秘密

国家“家电下乡”的政策开始在全国范围内全面推广,实施时间暂定为4年。不可否认,“家电下乡”是应对经济危机、扩大内需的一项好政策,但其中的物流问题值得重视。     

航次租船合同下装卸时间的统算方法

航次租船合同最重要的条款之一是关于装卸时间内容的规定。装卸时间条款的内容主要包括装卸时间的计算方法,装卸时间的起算和止算等内容。装卸时间的统算有三种方法：装卸时间共用、装卸时间抵算和装卸时间均算。装卸时间的计算,与滞期费、速遣费的计算是密切相关的。对于初次接触航次租船合同的人来说,对滞期费、速遣费和装卸时间的计算方法的理解比较困难,本文对此进行了探讨。     

武汉市过长江交通流量特征分析

武汉市过长江交通是武汉市最主要的交通流向之一。根据流量观测数据分析长江交通流量特征,表明武汉市区过长江交通饱和,交通需求总量大,出行目的种类多。过长江交通没有明显、固定的高峰日和高峰小时,除通勤交通外。还有公务等大量非通勤交通。其中武昌与汉口之间交通是主流向,需要适当新增通道缓解过江难问题。     

基于Bayes融合的装备平均修复时间评估方法

建立基于Bayes理论的小子样评估模型,在方差未知时,这些模型能对装备的平均修复时间（MTTR）进行评估,具有较好的评估特性,对减少试验次数,缩短试验时间,减少试验费用等都具有重要的价值。     

数据融合在船舶避碰中的应用研究

针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机建立数学模型,实时预估目标船相对于本船的最近会遇距离和最近会遇时间。同时,针对预测模型误差大的问题,提出了先缓冲后预测方法,并对缓冲算子作了改进,弱化其随机性。应用数据融合技术,给出系统的数据融合处理模型,进一步改善和提高系统跟踪目标的精度。仿真结果表明,该方法是有效、可行的。