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孔祥金 《广东公路勘察设计》2005,(1):46-47
2004年入冬以来,大雾笼罩着江淮、西南、华北、江南诸多省(区),使交通受阻,给出行者带来不便。大雾可用人工消除,这在国外许多国家已经用科学方法,进行人工消雾。我国先后在北京、成都、合肥、上海等地也都进行过多次消雾试验,获得成功。1984年我国空军在北京西部、 相似文献
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BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。 相似文献
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综合出行者感受直观的速度、距离、时间指标与表征路段拥挤状态的饱和度指标,提出基于出行者对交通通畅主观感受的复合指标评价模型,并给出案例,说明模型的可操作性. 相似文献
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This study investigates drivers' diversion decision behavior under expressway variable message signs that provide travel time of both an expressway route and a local street route. Both a conventional cross-sectional logit model and a mixed logit model are developed to model drivers' response to travel time information. It is based on the data collected from a stated preference survey in Shanghai, China. The mixed logit model captures the heterogeneity in the value of "travel time" and "number of traffic lights" and accounts for correlations among repeated choices of the same respondent. Results show that travel time saving and driving experience serve as positive factors, while the number of traffic lights on the arterial road, expressway use frequency, being a middle-aged driver, and being a driver of an employer-provided car serve as negative factors in diversion. The mixed logit model obviously outperforms the cross-sectional model in dealing with repeated choices and capturing heterogeneity regarding the goodness-of-fit criterion. The significance of standard deviations of random coefficients for travel time and number of traffic lights evidences the existence of hetero- geneity in the driver population. The findings of this study have implications for future efforts in driver behaviormodeling and advanced traveler information system assessment. 相似文献
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在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有"先进的出行者信息系统(Advanced traveler information system,ATIS)接受装置"和"无ATIS接受装置"两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法(Method of successive averages,MSA)和蒙特卡罗(Monte-Carlo)法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。 相似文献
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出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关. 相似文献
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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. 相似文献
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城市智能交通管理信息服务系统发展展望 总被引:2,自引:0,他引:2
随着智能交通领域的研究逐步深入,人们已经不再仅仅局限于相关概念的讨论之中,而是将更多的关注集中在能否真正给用户(包括交通管理者、交通出行者以及其他政府相关部门)带来便利与快捷。因此,本文结合科技部ITS示范工程有关要求,从中国的国情出发,将研究内容集中在建设城市智能交通 相似文献