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为了更好地安排首都国际机场快线运营及接驳方式,在分析机场快线客流构成的基础上,改进了基于多式网络客流预测的方法,使得对量化各种交通运输方式之间的换乘和衔接成为可能。在此基础上,使用TransCAD对通往首都机场的客流量进行了预测。在预测过程中,通过建立广义时间函数,充分考虑了不同收入层次旅客在时间、费用、舒适度上的不同需求。根据预测客流,设计了机场快线在高峰、平峰的运营间隔时间及东直门换乘枢纽点的停车场规模,为东直门交通枢纽的规划设计及首都国际机场客流快速集疏散提出了有参考价值的建议。     

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公路客运快递业（简称客运快递）已经成为公路客运业的一项重要附属业务,但是,较低的网点密度和安全性限制了客运快递的发展。为了发现问题,明确客户对客运快递的喜好,增强客运快递市场竞争力,首先针对快递客户实施调查,研究客户对快递业务各种属性的重视程度。然后,利用调查数据构建分析客户选择快递方式的行为模型,并基于模型分析客户的选择行为,计算客户对客运快递网点密度的敏感度。最后,提出整合客运快递和公交首末站点资源的建议,为客运快递企业扩大市场份额提供营销策略。     

铁路客运专线车站乘客集散微观仿真模型

为优化铁路客运专线车站的设计,研究了考虑不同发车频率的客流生成机制,应用标准的马尔可夫决策过程描述了乘客在车站内的集散过程,提出了基于逻辑网络和点阵的设备控制表示方法,建立了铁路客运专线车站乘客集散微观仿真模型.仿真发现:当行人移动空间在0.5 m2左右时,流量达到峰值,速度分布在20～80 m*min-1,并随密度增加呈指数递减趋势;在相同客流输入条件下,不同设施上的客流集散规律不同;通过对行人复杂行为的仿真,成功再现了客流集散中的自组织现象,有效避免了交通流基本图模拟现实交通中的不适应取值范围.结果表明模型具有较高的可靠性和实用性.     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

基于交通综合信息平台的概率交通预报方法

以交通综合信息平台为数据支撑,考虑交通指数发布对交通预测的影响,应用模式匹配和概率统计方法构建了概率交通预报方法的流程框架,研究了概率交通预报的2项关键实现技术,包括3级交通数据融合方法和交通指数发布内容.算例结果表明:概率交通预报使主路径和替代路径的饱和度差值从40%降低到23%;由于概率交通预报方法在考虑交通指数发布对出行行为影响的基础上对交通预测结果进行了修正,所以提高了交通预报的可信度,使路网交通负荷趋于均衡.     

广州市轨道交通网络发展研究

及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性。根据广州市已开通的4条轨道交通线路的运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析。并将这4条轨道交通线路的预测结果与其现状特征进行了对比,解析预测结果存在差异的原因。最后,建议制定相应的制度,鼓励轨道交通建设先行的城市定时整理和总结相关特征、规律,并提供交流平台,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础。     

城市公交线路车辆配置模型研究

本文在研究公交客流出行特性基础上构建了公交线路车型结构优化模型,在确定线路配车数的基础上进行了运力规划的冗余优化,进而确定了该线路的车辆规模。     

城市道路指路标志文字信息的布置

过多的信息使城市道路指路标志尺寸较大,设置与维护成本增加,有必要研究指路标志信息布置方法。通过室内仿真试验,比较了高信息量条件下,驾驶人对两种指路标志信息布设方式认知时间的差异。利用现场试验,研究指路标志字间距、行间距与视认距离的关系。结果表明,高信息量条件下采用两块标志显示信息有利于驾驶人阅读,建议字间距为汉字高度的1／10,行间距为汉字高度的1／5。     

私家车出行者ATIS信息选择影响因素研究——以大连市为例

私家车出行者对ATIS信息的选择意愿受到多种因素的影响。开展大连市私家车出行者ATIS信息需求意向调查,以探索性因子分析和累积Logit模型理论为基础,对ATIS信息内容进行分类,同时引入出行者性别、年龄、收入水平、交通补助情况等特性变量,建立私家车出行者ATIS信息选择模型。模型标定结果显示,私家车出行者个人特征与ATIS信息特性对ATIS信息选择意愿存在不同程度的影响：私家车出行者主要关注与出行质量相关的信息,收入水平、交通补助、驾照保有情况等对私家车出行者ATIS信息选择意愿影响显著。     

因子分析法在公路客运弹性系数计算上的应用

为全面、有效地分析众多指标因子对客运需求的影响并揭示它们之间的联系,将公路客运影响因子划分为公路客运经济因子和公路客运弹性因子两种,给出了公路客运弹性系数的因子分析法,并对江西省1980年—2005年公路客运指标采用因子分析法进行计算,通过经济因子和弹性因子的关系来获取该省公路客运的弹性系数。结果表明采用因子分析法进行公路客运需求分析,既能大大减少参与数据建模的变量个数,有效降低变量维数、同时也不会造成信息的大量丢失;各年客运弹性系数总体变化不大,能够较好地反映公路客运与社会经济发展的关系,但利用几何平均法得到的运输弹性系数的发展趋势比较平缓,其波动范围也小于利用算术平均法得到的弹性系数。