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城市交通诱导与控制需要短时交通流预测作为依据,当预测时间小于5 min时,常用的短时交通流预测方法往往难以满足精度要求. 为了提高短时交通流预测的精度,针对短时交通流的非线性特征,采用基于分形的方法可以缩短预测时间、提高预测精度. 在G-P算法基础上,本文利用欧式模定义相空间任意两点间的欧式距离,并采用筛选法计算备选点的欧式距离,以此提高计算速度,使预测2 min内的交通流成为可能. 以北京西直门至阜成门段一天的断面交通量为实例,应用基于分形的短时交通量预测算法,对712个有效数据点的后30点进行预测,预测精度达到92％以上.     

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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

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以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

沥青路面弯沉温度修正试验研究

落锤式弯沉仪(FWD)在道路检测领域得到了广泛的应用,但相应的弯沉温度修正关系尚未建立.为此在某试验路段进行周期1 a的路面弯沉盆数据采集及相应沥青结构层温度监测,建立了基于FWD的沥青路面弯沉温度修正关系,并利用等效层理论及Bossinesq弯沉方程将其扩展到任意沥青厚度下的温度修正公式.通过与美国及我国依据梁式弯沉仪建立的温度修正公式比较发现,3种修正关系存在一定的差异.     

交通驾驶行为的行为过程及行为影响因素分析

行为过程的环节和主要因素有：行为需求、行为动机、行为回报、人的认知模式以及态度。运用行为科学基本理论来分析驾驶员交通行为过程中的各个环节以及各因素的作用,是实施行为控制和保障交通安全、畅通的必要前提。     

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以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

世博期间地铁马当路站站内交通组织方案

通过对上海市地铁9号线和13号线出入口情况分析,利用2010年卢湾区65号地块的建设情况,结合世博期间客流日到达特性,给出世博期间地铁13号线马当路站出入口3种可行的行人交通组织方案,基于木桶理论,对各种方案进行对比分析,给出最优的推荐方案。     

英国交通运输政策分析

我国城市交通正处于发展的关键时期,研究分析国外的城市交通政策并提出建议,有助于对我国城市交通环境与政策的阶段性特征加以判断,从而支持相关的研究与实践工作。     

悬索线无铰拱桥自重内力实用计算方法研究

鉴于影响线加载法计算效率低和有限元法建模工作量大,无铰拱桥自重内力无法进行简便计算。基于桥面系作用主拱圈荷载的等效膜张力假定,采用解析法对悬索线无铰拱桥自重内力进行求解,得出实用公式,并用实桥算例验证了该方法。     

Non-Linear Combined Prediction Model of Medium and Long-Term Civil Vehicle Population of China

With consideration of the economy development tendency in China, a civil vehicle population prediction model is developed based on the space-time theory. First, with the domestic and international experience on vehicle development, the gray Verhulst model is used to describe the vehicle population development tendency and predict the vehicle population in the next 20 years. Second, several social and economical indexes related to the civil vehicle population are selected by comparing the correlation coefficient value, and then, the principal component method is used to reduce dimension of the selected indexes and obtain some principal indexes. Based on the econometrics theory, a forecasting model is formulated to predict the vehicle population in the next 20 years. Integrating these two forecasting models, a non-liner combination forecasting model is developed based on the BP neural network. The reliability and accuracy of the linear combination forecasting model are tested by the vehicle data from 2003 to 2007. Finally, the civil vehicle population of China in the next 20 years is predicted based on the linear combination forecasting model.