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以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

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以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

道路货运量、燃油价格与国民经济的协整分析

为了研究中国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的动态规律,是否具有长期稳定均衡关系及道路运输业的发展问题,本文选取我国1978-2007年的实际数据,并利用计量经济学中Econometric Views软件工具对这些数据进行处理和分析. 运用协整分析方法、单位根检验、Granger因果关系和Johansen检验等方法,对我国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的关系进行了实证分析并建立了误差修正模型,寻求这三者之间的短期动态波动和长期均衡关系. 分析结果表明：道路货运量、燃油价格和国民经济之间存在协整关系,即它们之间已形成长期稳定均衡关系;道路货运量是国民经济GDP的Granger原因,道路货运量的变化将引起国民经济的同方向变动;燃油价格的变化与道路货运量呈现反方向变动.     

民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

悬索线无铰拱桥自重内力实用计算方法研究

鉴于影响线加载法计算效率低和有限元法建模工作量大,无铰拱桥自重内力无法进行简便计算。基于桥面系作用主拱圈荷载的等效膜张力假定,采用解析法对悬索线无铰拱桥自重内力进行求解,得出实用公式,并用实桥算例验证了该方法。     

沥青路面弯沉温度修正试验研究

落锤式弯沉仪(FWD)在道路检测领域得到了广泛的应用,但相应的弯沉温度修正关系尚未建立.为此在某试验路段进行周期1 a的路面弯沉盆数据采集及相应沥青结构层温度监测,建立了基于FWD的沥青路面弯沉温度修正关系,并利用等效层理论及Bossinesq弯沉方程将其扩展到任意沥青厚度下的温度修正公式.通过与美国及我国依据梁式弯沉仪建立的温度修正公式比较发现,3种修正关系存在一定的差异.     

一种离散GM(1,1)模型的研究

分析了离散GM(1,1)模型与原始GM(1,1)模型的关系,二者形式相同,建模机理相同,但建模过程不完全相同,所以二者的时间响应函数不同。解释了离散GM(1,1)模型比原始GM(1,1)模型优越的原因,并从理论上证明了该离散GM(1,1)模型不仅具有白化指数律、白化系数律重合性,而且具有线性变换一致性。     

世博期间地铁马当路站站内交通组织方案

通过对上海市地铁9号线和13号线出入口情况分析,利用2010年卢湾区65号地块的建设情况,结合世博期间客流日到达特性,给出世博期间地铁13号线马当路站出入口3种可行的行人交通组织方案,基于木桶理论,对各种方案进行对比分析,给出最优的推荐方案。     

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城市交通诱导与控制需要短时交通流预测作为依据,当预测时间小于5 min时,常用的短时交通流预测方法往往难以满足精度要求. 为了提高短时交通流预测的精度,针对短时交通流的非线性特征,采用基于分形的方法可以缩短预测时间、提高预测精度. 在G-P算法基础上,本文利用欧式模定义相空间任意两点间的欧式距离,并采用筛选法计算备选点的欧式距离,以此提高计算速度,使预测2 min内的交通流成为可能. 以北京西直门至阜成门段一天的断面交通量为实例,应用基于分形的短时交通量预测算法,对712个有效数据点的后30点进行预测,预测精度达到92％以上.     

Non-Linear Combined Prediction Model of Medium and Long-Term Civil Vehicle Population of China

With consideration of the economy development tendency in China, a civil vehicle population prediction model is developed based on the space-time theory. First, with the domestic and international experience on vehicle development, the gray Verhulst model is used to describe the vehicle population development tendency and predict the vehicle population in the next 20 years. Second, several social and economical indexes related to the civil vehicle population are selected by comparing the correlation coefficient value, and then, the principal component method is used to reduce dimension of the selected indexes and obtain some principal indexes. Based on the econometrics theory, a forecasting model is formulated to predict the vehicle population in the next 20 years. Integrating these two forecasting models, a non-liner combination forecasting model is developed based on the BP neural network. The reliability and accuracy of the linear combination forecasting model are tested by the vehicle data from 2003 to 2007. Finally, the civil vehicle population of China in the next 20 years is predicted based on the linear combination forecasting model.