太仓快速路网节点规划方案研究

阐述了城市立交选型原则、城市立交的作用及城市立交的主要类型。以江苏太仓快速路网节点规划为项目实例,对其交叉口现状、交通量预测进行了分析,结合节点周边控制因素,明确了立交设计方案。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

用调度指挥系统提升电务安全控制能力的探讨

电务新技术、新设备的大量运用和第六次大提速的实施，对电务段安全生产调度指挥能力提出了更新更高的要求。通过从调度指挥中心的建设、运用和管理三个方面进行探索分析，强调了充分发挥调度指挥作用的重要性。     

华东路网建设硕果累累

我国东部铁路建设在2007年取得累累硕果的基础上，将创造多项历史纪录，为长三角地区经济持续发展提供强大运力支撑。这是近日从上海铁路局传出的喜讯。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.      

印度铁路考察报告

介绍了赴印度考察铁路的情况，内容包括印度铁路的组织、路网、运输、经营管理，以及值得借鉴的几点作法，并针对我国铁路提出了建议。     

中国铁物部署2011年安全生产工作

1月11日，中国铁路物资股份有限公司召开2011年安全生产工作会议，王采副总裁出席会议并讲话。王采副总裁对2010年度安全生产工作给予充分肯定，分析了安全生产工作面临的新形势，提出了2011年。安全第一、预防为主、系统管理、杜绝违规、持续改进”的安全工作指导思想和11项具体的重点工作。国资委综合局安全生产处柳长森处长和国家安全生产应急救援指挥中心信息管理部甄小丰处长到会讲话，分析了国家和国资委安全生产总体形势，剖析了重特大安全生产事故产生的原因，对下一步做好安全生产工作提出了要求。     

中国实现八纵八横铁路网

2009年7月1日11时许，连通中西部地区出海口的洛（阳）湛（江）铁路永州至玉林段正式开通，第一趟货物列车从玉林车站开出，标志着中国“八纵八横”铁路网建设顺利实现。     

运输站段安全生产指挥中心的地位和作用

运输站段安全生产指挥中心是各站段运输生产的指挥部，作为铁路运输生产的“神经中枢”，是站段领导对各工种、各部门安全生产实施统一指挥的机构。运输站段指挥中心的建立经历了一个逐步演进的过程，在现阶段作用日益重要，成为安全生产快速反应的必备条件。从运输站段指挥中心的工作实践中，探讨指挥中心在铁路生产指挥工作中的地位和作用，思考当前站段安全生产指挥中心的地位和作用。     

深圳：优化综合交通管理体制

与新加坡、香港相比，深圳市交通用地所占比例相对较少，包括道路、轨道在内的交通基础实施供给相对偏低。深圳市交通用地面积占建设用地的比例为16％，远低于香港和新加坡。深圳市路网密度低，仅为新加坡的60％。深圳市轨道交通二期建成后轨道网密度达到0．09km／km^2，远低于香港的0．3km／km^2和新加坡的0．19km／km^2。