高速公路改扩建工程交通组织

不中断交通进行扩建施工是目前高速公路扩建工程的一大特点,对其改扩建期间交通组织的原则进行全面分析,并就两种交通组织方案分别予以阐述,对高速公路改扩建期间的交通组织可起到参考作用。     

铁路施工组织优化设计系统研究与开发

为解决铁路施工组织设计中方案的比选和优化问题,开发了铁路施工组织优化设计系统;介绍了系统的结构、功能及特点,提出了层次分析法、网络计划优化与实施中的优化调整相结合的铁路施工组织优化设计方法.介绍了利用层次分析法进行施工方案比选优化以及施工组织网络计划优化的具体方法.系统实现了整个优化流程和施工组织设计辅助编制,在实际应...     

高速公路建设单位与沿线农村党组织联建的探索

文章从河池至都安高速公路创新建设单位与沿线农村党组织联建模式的角度出发,分析了创新高速公路建设单位与沿线农村党组织联建模式的动因、作用、意义及影响因素等,对高速公路建设单位与沿线农村党组织结对共建新模式和构建和谐的村企关系进行了探索。     

长江上游航运中心发展的SWOT分析及对策

重庆地处长江上游,位于"长江经济带"的西部中心,航运优势明显。加快长江上游航运中心的建设和发展是加强长江经济带建设这一国家战略的重要举措。总结航运中心应具备的5个基本要素,把航运中心分为3种发展模式和2大类,给出长江上游航运中心的发展定位;运用SWOT分析法分析重庆的优势、劣势、机遇和挑战,并提出相应的发展对策;指出重庆应充分发挥自身优势,抓住难得的政策机遇,通过逐步完善航运服务体系、稳定货源、加强合作、发展综合运输等措施,推动长江上游航运中心发展。     

地铁车站大客流组织措施研究

针对地铁车站大客流组织问题，以天津地铁营口道站为具体研究对象，结合实际运营经验，对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先，结合营口道站实际运营情况和一线工作经验，总结地铁车站的大客流组织原则；其次，从乘客乘坐地铁的流程入手，详细分析影响车站大客流组织的主要影响因素，定量化计算AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序？、列车运能和客流疏导能力等；最后，遵循大客流组织原则，针对影响大客流组织的主要因素，从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法

为提升车队对周围交通流环境的认知能力，获取车队周围多车的运行模式，同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化，为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略，提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法，将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程，利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布，建立车队周围多车运行模式速度场，从而获取车队周围多车运行模式并分类；通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率，提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明：利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类，获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场；通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式，可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性；通过更改车队运行参数，观察不同多车运行模式的占比变化，可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势；车队周围多车运行模式的获取，不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力，使得车队能够选取有利路径行驶，同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。     

旅游城市高铁站站前广场综合交通改善设计——以黄山北站为例

在全国高铁网络逐步构成的背景下,旅游城市高铁站站前广场在高铁运营后逐渐显现出了设施配套不足、交通组织混乱等问题.以黄山北站为例,通过分析黄山北站客流特征、站前广场交通设施现状、交通组织及运行,对黄山北站客流进行了预测,对交通设施规模进行了测算.根据预测结果,提出了交通改善策略,并从设施布局、交通组织等方面提出了近期和远期的具体交通改善方案.     

A theoretical foundation for the relationship between generalized origin–destination matrix and flow matrix based on ordinal graph trajectories

This paper shows the relationship between flow, generalized origin–destination (OD), and alternative route flow from a set of ordinal graph trajectories. In contrast to traffic assignment methods that employ OD matrix to produce flow matrix, we use ordinal trajectory on a network graph as input and produce both the generalized OD matrix and the flow matrix, with the alternative and substitute route flow matrices as additional outputs. By using linear algebra‐like operations on matrix sets, the relationship between network utilization (in terms of flow, generalized OD, alternative route flow, and desire line) and network structure (in terms of distance matrix and adjacency matrix) are derived. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。