基于铁路货运战略装车点的选址优化研究

随着综合运输体制改革的深入、铁路生产力布局调整的持续推进,以及运输市场竞争的加剧,以货运"集中化、规模化"为原则,以快捷、准时为特征,同时,铁路货运物流化的货物运输将是铁路运输发展的主要方向。在此背景下,如何对战略装车点建设中的选址进行优化就成为铁路部门货运改革的重点之一。战略装车点建设是货运集中化的基础和核心,是优化生产力布局、提高货运生产管理水平、提高运输效率的需要。     

基于灰色模型的冷链物流需求预测

随着我国人民的生活水平不断提高,人们对于食物的新鲜度要求提高,冷链产品的需求量增多,对冷链设施、设备的要求也越来越高。本文利用灰色预测模型对冷链物流需求进行预测,以C市五种主要农产品2016~2020年的冷链物流需求数据为基础,用相对误差作为精度判断标准,利用灰色预测模型预测C市2021~2025年的冷链物流需求量。     

寒地城市地铁站短时步行交通需求动态预测模型

基于为地铁站周边步行设施规划、交通组织及信号控制优化提供依据的研究,提出进出地铁站短时步行交通需求动态预测模型.以地铁列车到发时间间隔为单位,通过Levenberg-M ar-quardt算法标定的指数平滑模型对下一到发时间间隔内的进、出站客流量进行预测,基于动态行程时间分析地铁站周边人行道、无信号交叉口、信号交叉口以及立体行人过街设施处的步行交通阻抗函数,并提出侵占人行道、寒地城市冰雪路面、立体行人过街设施与水平路面高度差、缺乏方向指示4类惩罚系数对步行阻抗函数进行修正,采用多路径交通分配模型将指数平滑模型预测得到的进出站步行交通量分配至地铁站周边慢行交通网络.以哈尔滨市地铁1号线博物馆站1号站口为例进行良好天气及雪后进出站客流量预测、对比冬夏两季步行阻抗函数计算和步行流量分配情况,研究结果表明,在通过连续6个到发时间间隔客流量数据标定指数平滑模型的前提下,进出站客流量预测相对误差总体呈下降趋势,第7个到发时间间隔进、出站客流量预测相对误差分别为1.67% 和-3.57%,根据地铁站周边步行阻抗函数分配得到的步行流量分布与实际情况基本吻合且能反映步行环境和季节变化引起的路线选择倾向变化,证实模型可用于地铁站周边步行设施的规划与评价,并可协同地铁站邻近交叉口进行考虑行人效益的动态交通控制.      

基于GPS数据的出租车出行需求预测研究

近年来“网约车”数量越来越多，“网约车”等待时间长与载客热区需求大等问题也逐步显现，乘车体验亟需改善。在成都市出租车GPS数据的基础上，研究出租车出行分布规律，划分工作日为早、晚、夜高峰相关时段，引入k-距离曲线改进DBSCAN空间聚类算法，对出租车上下客点进行聚类分析，并用数据挖掘得出载客热区。采用BP神经网络预测载客热区的出行需求，预测结果表明，早高峰时段BP神经网络模型的MAPE分别较随机森林模型、岭回归模型提高了3.25%和5.87%，晚高峰时段提高了2.98%和4.32%、夜高峰时段提高了1.44%和2.58%，验证了BP神经网络在出租车需求预测方面的可行性。      

苏州市一体化衔接公路方案的研究

为提升区域路网互联互通水平，苏州市率先推进交通基础设施互联互通，率先推进交通领域服务创新，率先开展一体化制度创新，为长三角交通一体化发展探索路径和提供示范。积极探索研究区域内干线公路和城市道路与周边区域在规划、建设和管理上的协调与匹配，构建区域高快一体化路网系统。响应乡村振兴战略，强化边界道路衔接，对边界各乡镇道路进行优化衔接和补充加密，增加便捷通道，消除相邻片区的“断头路”、瓶颈路段。     

绵阳市富临项目交通影响评价分析

交通影响评价是分析评价项目建成后对周边路网交通影响的一种评价方式,是目前我国解决城市土地开发与交通系统间矛盾的最有效途径之一。以绵阳市富临东方广场为研究背景,通过调查及采用四阶段法预测目标年背景交通量与项目生成量,做出交通影响程度评价,最后提出对策以减小其影响程度。     

“U＆B”模式下自行车停车需求预测研究

自行车交通可达性强、经济实用,能有效弥补城市轨道交通的缺陷,两者衔接更加符合我国资源节约型、环境友好型的交通发展战略。基于多式联运理念,提出“城市轨道交通（Urban Rail Transit）＋自行车交通（Bicycle Traffic）”模式（简称“U＆B”模式）,在分析现有轨道交通换乘站自行车停车需求预测模型基础上,综合国外经验与Logit模型,研究“U＆B”模式下自行车停车需求预测模型。最后提出自行车停车管理改善策略以加速“U＆B”模式实现“无缝衔接”,具有很好的参考价值。