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481.
为探究城市公共卫生事件下,考虑特殊时期的交通服务需求,通勤合乘模式解决通勤出行的可行性及组织效率,以2020年新型冠状病毒感染的肺炎(新冠肺炎)疫情为背景,基于疫情期乘客出行偏好网络问卷调研数据,分析民众出行偏好及对不同出行模式的暴露风险感知。意愿调研显示,71%的私家车主及无私家车群体均对与同单位人员发生合乘有较高的参与意愿,60%的私家车主表示愿意提供合乘服务,73%的无私家车通勤人群表示愿意接受合乘服务。在单位层面组织通勤合乘,有需求、有条件、有基础,具有良好可行性。以问卷数据为基础构建二元Logit模型对合乘出行驱动因素影响分析,研究发现疫情持续期出行者对交通方式主观感知风险将对合乘选择行为影响较为显著。结合出行群体在疫情持续期的交通方式选择偏好,提出基于健康管理的通勤合乘组织设计的公益互助、安心、用户群体固定、预约共享、合乘人数控制原则和服务水平要求。通过不同场景下合乘仿真,对该模式的预期效率进行解析,得出由单位组织的通勤合乘模式相较商业顺风车而言,前者“N对1”的配对需求与后者“NN”配对相比,大幅提高了配对成功率。在不同拥车率条件下,存在一个成行率较高的合理员工规模,且该合理规模不是很大。员工住地较为分散的成行率均低于住地聚集场景,当拥车率达到65%的水平时,不论员工住地分布集聚还是分散,均可达到较高的成行率。面对公共卫生事件持续期,探索通过城市交通组织模式创新来破解通勤的流动需求与风险管控难题,为城市治理提供参考。  相似文献   
482.
重大地震条件下,交通网络具有明显的结构变动性,传统最短路算法生成的疏散路径难以满足其在疏散安全性、可通行性、通行能力约束和应变性的要求.为了解决这一问题,在具有通行能力约束的路径规划(CCRP)算法基础上,考虑了上述有关要求,提出了一种地震疏散路径规划算法.该算法的特色在于:(1)引入惩罚函数以满足应急疏散路径对安全性和可通行性方面的要求;(2)将突发交通拥堵点作为虚拟疏散原点纳入到动态路径规划过程,以增加对突发交通拥堵的快速疏散能力.实证表明,所提出的算法可将疏散交通流分配到危险性较低、可通行性较好的路径上,并满足路径的通行能力约束,而且对突发交通拥堵具有必要的应变能力,能较好地满足地震疏散路径规划的需要.  相似文献   
483.
高速公路突发环境事件应急预案编制技术要点探讨   总被引:1,自引:1,他引:0  
结合山西省高速公路突发环境事件应急预案编制案例,从环境风险识别、应急能力建设、应急响应和后期处置几个方面分析探讨了高速公路突发环境事件应急预案的编制技术要点。  相似文献   
484.
将海上突发事件应急资源分为常规应急资源和专业救援应急资源两大类,依据应急资源消耗的特点,在充分考虑订货提前期对库存成本和缺货损失影响的基础上,分别采用EOQ模型和[s,S]库存管理策略模型,研究海上突发事件多种类应急资源的最佳库存策略和补给模式.  相似文献   
485.
根据弯道照明设计的特点和难点,对弯道照明的配光性能进行研究。选定灯具情况下分析弯道路灯安装条件的优化,并从节能角度,对弯道路灯的配光分布进行优化设计,得到不同弯道及安装条件下灯具的优化配光分布,其既可满足照明要求,又可控制过度照明。  相似文献   
486.
根据实际需要,研究了一种基于信息增益的决策树构造算法,并将其应用到桥隧群应急决策系统中。数据测试表明,该算法具有较好的准确性。  相似文献   
487.
发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区.但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动.针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题.首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性.  相似文献   
488.
针对驾驶人在紧急状况下,由于误踩油门而引发恶性事故的问题,设计出一种新型误踩油门智能保护系统。该系统以油门踏板加速度、油门踏板力以及车速作为误踩油门判别阈值,自动启动制动并将发动机降到怠速,直至停车。详细介绍了该系统的设计思想、判别阈值的确定及软硬件设计。  相似文献   
489.
本文主要介绍了双回路液压应急助力转向系统的组成及工作原理,分析了作为双回路液压应急助力转向系统核心部件的应急阀、切换阀总成的设计及工艺方面的关键技术,讨论了影响切换平顺性的阀芯卡紧问题,并提出了相应的解决措施。  相似文献   
490.
岩溶现象由于其特殊的地形地貌和水文地质对桥梁基础存在影响,本文总结分析了影响岩溶地区桥梁基础形式选择的因素并提出桥梁桩基施工应急处理方案。  相似文献   
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