液化天然气海上运输技术动向

就我国液化天然气的进口趋势、海上承运方式的选择、贮罐系统和装卸系统的构造特点,以及液化天然气船现况和技术发展动向作了较系统的论述,对了解当今世界液化天然气海上运输技术,加速开发我国液化天然气船舶的设计／建造具有一定的启示作用。     

船舶火灾发生的趋势与应对措施

本文分析了近年来我国船舶火灾发生的趋势,提出了新形势下预防船舶火灾发生与减少船舶火灾损失的措施。     

城市轨道交通车站客流疏散方案

在突发状况下为了快速、安全的疏散轨道交通车站中的客流,将车站抽象成网络图,确定网络图中节点与边的设施,以及各设施的实际疏散能力,基于最短路径优先饱和疏散的思想,设计有效疏散路径算法,并且通过不断调整更新来确定每条路径的实际疏散人数,从而得到最优疏散路径方案。最后以南京市珠江路地铁站为例验证该方案的有效性。     

以市场化运作规避油价风险

作为不可再生资源,从长远来看油价势必呈上升趋势。而且,油价与全球经济的增长具有高度的相关性,即经济越是向好,油价越容易上涨,眼下我们便处于经济和油价的双高期。本将从市场运作的角度,来探讨汽车运输型物流企业规避油价风险的策略。     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA）的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector machine, SVM）、梯度提升算法（gradient boosting, GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor, KNN）模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

基于Anylogic的北九水站客流组织仿真研究

重点分析客流在站厅及站台的分布情况,在不改变原有设备设施布局情况下进行客流组织优化。以青岛地铁北九水站为例,利用Anylogic仿真软件建模,统计客流分布情况,分析客流拥堵点,通过优化客流走行路径,降低客流密度、提高客流流量速率,为实际车站客运组织提供参考方案。结果表明,优化后的方案可使车站客流密度分布均匀,乘客在站停留时间变短。     

基于客流集散网络的城市轨道交通瓶颈识别方法研究

为科学客观地识别大型城市轨道交通网络瓶颈,提高网络化运营和服务管理水平,本文从轨道交通网络层出发综合考虑车站与区间能力关系,研究系统内部断面客流量和车站实际客流集散量的关系,从网络系统内部与外界客流集散关系角度,建立了基于集散网络的城市轨道交通瓶颈识别模型。以成都轨道交通网络为例进行分析,验证了该瓶颈识别方法的有效性和实用性。案例结果表明模型方法可对大型实际客流集散网络的瓶颈进行有效识别,瓶颈车站主要集中于1号线南部,最拥堵车站为火车南站(13号车站)。与既有方法相比,本文方法能从车站角度客观量化网络系统实际运营拥堵情况。     

基于IC卡历史数据的公交客流统计方法

随着公交IC卡的普遍使用,基于公交IC卡数据的公交客流统计方法逐步成为主流的统计方法。因国内绝大部分城市均采用上车刷卡的方式,所以需根据用户出行规律进行下车站点的推测。为降低运算复杂程度,现有的IC卡分析算法多采用基于后续公交站点吸引权的概率算法,这种算法既不能判断单个乘客的下车站点,对于总体客流又存在数据准确性问题。为此,本文对于能够形成出行闭环的单日多次出行采用传统方法推测其下车地点;对于未形成闭环的单日出行,则分析相关单个乘客历史类似天日的IC卡刷卡数据,统计出其最可能的下车站点,进而得出总体客流。采用本算法对重庆市某段时间的所有IC卡数据进行处理和统计后,经人工计数的数据对比表明:相较于传统的出行闭环算法和站点吸引权算法,本算法对于公交客流的统计更加准确。     

基于多源数据的地铁站客流动态监测与管控决策系统

地铁运营中常常面临着高峰期大客流压力。为了保证地铁车站客流组织效率和站内乘客安全,本文设计并实现了一种基于多源监测数据的地铁车站客流动态监测与管控决策系统。客流监测部分考虑地铁车站客流的流线特点,在重要客流流线衔接点采取红外感应、视频识别和RFID等客流监测技术,并结合闸机客流数据,实现了动态监测车站客流的流向、流量和流速。管控决策部分基于地铁车站客流组织的三级控制原理,建立了基于实时监测数据的车站客流动态管控决策模型。此外,设计并实现了信息发布功能模块,实现对客流的实时信息诱导。系统应用将实现地铁车站客流监测智能化、管控决策科学化、信息发布人性化,能够有效提高地铁车站客流组织效率和运营安全水平。     

上海轨道交通人民广场换乘枢纽研究与设计

通过上海轨道交通人民广场换乘枢纽的总体规划布局与空间关系等方面的研究与设计,分析换乘枢纽的换乘形式与规模,提出合理、便捷、通畅的交通换乘方案,从而体现了轨道交通换乘枢纽前期规划与项目实施性研究的重要性。