综合客运枢纽旅客换乘服务水平评价方法

为提高城市客运系统的运行效率,提升综合客运枢纽服务水平,适应综合客运枢纽建设的发展趋势,从“设施设备、客流组织、换乘效率、换乘服务”四个方面入手,分析综合客运枢纽旅客换乘服务水平的重要影响因素,建立了旅客换乘服务水平评价指标体系。基于层次分析法,提出旅客换乘服务水平评价方法,并通过案例进行验证。研究结果表明,该方法可有效衡量综合客运枢纽的旅客换乘服务水平,并对综合客运枢纽的换乘衔接、交通组织、换乘服务等方面进行评估,可为综合客运枢纽旅客换乘服务水平评估提供参考。     

城际出行链视角下的高铁可达性分析

为探究“门到门”视角下的高铁服务能力,本文从高铁城际出行链视角出发,以成渝间城际出行为例进行实证分析。利用百度地图API获取市内衔接交通出行时间,对同城高铁车站可达性进行评价;综合考虑市内出行和城际出行,选取面积和人口覆盖率指标,建立城际高铁可达性计量模型。结果表明：高铁车站衔接交通行程时间圈层结构显著,受到城市交通网络和出行方向的影响;城际高铁可达性不仅与衔接交通出行模式的相关,还受到发车站选择的影响,可通过优化列车接入站方案来提高整体可达性。     

城轨列车非站站停车及派生的越行问题研究

分析三种城市轨道交通列车非站站停车方案及其适用的客流特征,提出采用这些方案时判定列车是否越行及越行站设置数量、位置的条件与方法。阐明中间站设置越行线可以消除因列车越行或因列车进路干扰而引起的通过能力损失。     

从公交优先到BRT--昆明常规公交体系的发展与蜕变

昆明实施的公交优先战略已初见成效,在目前仍有可能对机动化交通进行抑制的条件下,通过对原有公交专用道路和运营系统的改善,实现BRT系统,对城市可持续的现代化交通发展将有重大意义。介绍了昆明公交系统的特点,进一步提出要实现城市公交BRT系统所需改进的内容。     

高速公路交通安全服务水平分级量化研究

交通安全服务水平（level of service of safety,LOSS）是国内外交通安全研究领域的新概念,用来描述道路的交通安全状况和道路为交通参与者提供交通安全服务的一种质量指标。系统地介绍了交通安全服务水平的国内外研究现状、概念定义、应用和研究内容,研究了分级指标的选取,提出了σ理论的交通安全服务水平划分方法,分级量化了我国平原和山区高速公路的交通安全服务水平。交通安全服务水平作为定量评价交通安全的一种新方法,不仅可以用来描述改善交通安全的潜力有多大,而且可以作为交通安全改造工程实施对象的参考。     

特大型跨海桥隧工程营运服务水平评价指标体系研究

基于特大型跨海桥隧工程管理特点和服务功能特性,对其营运管理目标进行定性分析,并从营运管理者角度出发,界定了特大型跨海桥隧工程营运服务水平的内涵,提出了其服务评级指标选取的原则,并按照各种评级指标对营运服务水平影响的显著程度,采用德尔菲法和主成分分析法对指标进行了对比分析,从结构性能影响因素指标、交通状况影响因素指标、环...     

海外新产品

利勃海尔LRS645集装箱正面吊独一无二的曲线伸缩式动臂意味着无与伦比的可达性和额外的堆垛空间。其他突出的特点包括在无需专用动臂加长装置的情况下进行地面以下的集装箱装卸,另外,流体静力学传动装置实现了舒适的行走与最高的搬运效率。     

面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

基于PCA的城市快速路基本路段服务水平评价

城市快速路基本路段作为城市快速路的重要组成部分,其服务水平的高低决定了整个城市交通系统运行的通畅性. 为更好的掌握快速路服务水平状态,分析了城市快速路基本路段交通运行特征,车辆构成特征和路段几何特征,建立城市快速路基本路段服务水平评价体系. 借助SPSS分析软件,采用主成分分析法对快速路基本路段服务水平进行计算. 以北京市莲花池西路为例进行实例评价,得到各基本路段各时段的服务水平综合得分,及全天平均服务水平聚类结果. 结果表明,本方法是对传统服务水平计算方法的补充与改善,且聚类分析使得对各基本路段服务水平的分类更明显.     

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.