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281.
基于TransCAD软件的交通影响分析方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
为了简化交通影响分析的交通需求预测计算步骤,降低计算难度,提出了进行过境交通量预测的基本思路.根据调查路段交通量,利用TransCAD软件反推现状出行OD矩阵,再根据反推的OD矩阵标定重力模型参数推算出各小区出行产生量;然后利用简化的出行分布和交通分配的组合程序,得到预测的未来年路段过境交通量;应用出行率法得到项目交通产生量,通过方式划分、交通分配,可得到未来年由项目产生的路段交通量.将路段交通量叠加,得到未来年路段交通总量,以此为基础计算服务水平,作为交通影响分析的依据. 相似文献
282.
利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度. 相似文献
283.
为了准确预测乘车需求,提高车辆利用率,缓解供需不平衡和交通拥堵,提出一种融合语义的时空相关多步乘车需求预测方法。在空间相关性建模方面,计算区域历史需求数据的互信息以对空间历史需求模式相关性建模;同时考虑基于兴趣点的城市功能区对乘车需求的影响,利用反映城市功能特征的语义信息,借鉴词频-逆文档频率方法对区域兴趣点赋予权重,继而计算区域功能相似度并对空间功能相关性建模。在时间相关性建模方面,利用深度学习网络Transformer捕获数据中潜在的长时依赖性。最后,在真实数据集上验证所提方法的有效性。结果表明:单步预测时,与基线方法的均值相比,所提方法的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差3个指标分别降低了38.77%、38.79%和54.11%;多步预测时,所提方法的预测精度也有较大提升,在预测步长为6时,与基线方法的均值相比,所提方法的3个指标分别降低了21.35%、21.98%和15.72%。该方法能够更准确预测乘车需求时空分布,合理配置运力资源。 相似文献
284.
船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证,备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析,构建一种基于灰色模型的多层前馈(BP)神经网络模型,并采用遗传算法(GA)进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析,通过灰色模型确定备件需求的关键指标,并将结果作为BP神经网络的输入层,从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现,基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明,使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度,为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。 相似文献
285.
286.
铁路规划是铁路建设项目实施的前提和基础,其方案将影响项目财务效益、区域路网分工,乃至沿线国土资源开发和区域经济社会发展。为合理布局滇东南、桂西南地区铁路通道,结合中长期铁路网规划,提出南昆铁路扩能、新建蒙自—文山—百色、新建蒙自—文山—靖西、新建蒙自—文山—防城港一次性实施和分段实施共5个备选方案。基于区域运输需求预测,对不同路网条件的通道运量进行动态分配,得到各规划方案的客货运量。考虑与项目可研、初步设计等阶段相比,规划研究阶段使用的定量指标普遍较少,且数据多为估算值,精度偏低,结合规划阶段基础信息的可获取性,构建了由工程投资、建设工期、财务内部收益率、路网能力利用均衡性、运输时效、路网分工以及国土覆盖共7个指标的方案评价体系。为提高决策的科学性,减少人为主观因素影响,采用三角模糊数对专家给出的指标权重以及各方案的定性指标进行转化,并运用TOPSIS法,测算各方案的相对贴近度,对规划方案进行排序选优。计算结果显示,新建蒙自经文山至靖西方案得分最高,应作为滇东南至桂西南地区的铁路通道。 相似文献