涵洞基坑降水方案比选与参数分析

结合哈大铁路客运专线DK651+972涵洞施工的实例,论述了根据实际水文地质条件确定降水方案,对以往经验参数进行修改,以达到降水目的及确保工程顺利进行。     

城市群客流生成预测精度控制模型研究

城市群客流生成预测是城市群轨道交通规划中客流预测的主要组成部分,其预测精度将直接影响轨道交通客流预测精度,进而影响轨道交通规划的合理性.在分析城市群客流生成特点的基础上,提出客流生成阶段预测精度控制分为小区划分精度控制、预测方法选择、建模精度控制及模型计算结果调整4个阶段的思路;详细论述后2个阶段的精度控制内容,在模型计算结果调整中提出区域对外交通调整、空间调整、发生总量平衡调整及发生吸引平衡调整4个调整内容,并建立调整模型.     

线路客流预测分析与运营组织设计

从运营需要出发,提出客流预测的年限和内容;通过对客流量级的阐述,分析客流预测三级数据,确定运营的规模;根据OD(起讫点)客流分析来研究行车交路,做出满载率和拥挤度的评价;最终确定车辆编组与行车密度的合理组合,形成系统全面的技术方案,使客流预测更好地为运营组织服务.     

城市轨道交通乘客满意度评价体系的构建

对城市轨道交通如何建立乘客满意度测评指标体系进行研究,在把握整体的基础上,分析运营部门如何对服务水平的关键点进行控制与管理,为管理者建立符合自身实际情况的乘客满意度评价体系提供参考依据.     

深圳市长途公路客运市场的现状思考

要想从根本上解决目前深圳市公路客运市场无序的问题,政府就必须下狠心、动真格的,对目前的公路客运市场动一次“大手术”;要从体制改革入手解决现有运营企业的多头管理、政企不分、站运不分等弊端,同时,加大运政监管力度,杜绝公路客运市场违规现象的发生。     

基于数据挖掘的客运营销与优化系统分析

用数据挖掘技术对我国铁路客运信息进行分析和处理,从而促进铁路客运市场营销策略的灵活调整,并根据分析结果对客运营销旅客列车在开行方案上进行优化,这有利于铁路客运主管部门的管理和决策,为铁路客运争取更大的经济效益和社会效益。     

基于多目标模糊决策的公路客运枢纽评价方法

在公路客运枢纽方案评价过程中,涉及大量不确定因素和模糊因素。为协调这些因素,并降低人为因素的影响,采用二元对比重要性排序采确定各因素的权重,将备选方案与理想方案的几何偏差作为选优依据,为科学合理地的选择公路客运枢纽提供一种定量的方法,最后给出实例说明方法的实用性。     

铁路客货运输组织系统特性的比较分析

论文以理论研究为主,运用具体的系统概念和方法对铁路旅客运输组织和货物运输组织两者的系统结构、功能进行了详细的分析和研究。在研究过程中,通过对铁路旅客和货物运输组织系统的特点和本质进行比较,从信息传递和控制等角度提出了两者的基本特性,最后,总结了两者的主要区别和联系。     

成都铁路枢纽客运系统的分析与研究

以成都铁路枢纽客运系统为研究对象,作者讨论了客运专线引入枢纽对客运系统的影响,城市形态及其发展规划与铁路客运站选址的相互关系,铁路与城市交通网络体系中其它运输方式的衔接方式、换乘关系及协调发展;提出了未来三十年成都铁路客运系统车站的分工布局、客货线路在枢纽内的走向及疏解原则,同时提出近期新成都站的建设方案以及市内各种交通运输系统与之协调共谋发展的措施。     

Development of railway station choice models to improve the representation of station catchments in rail demand models

ABSTRACT

This paper describes the development of railway station choice models suitable for defining probabilistic station catchments. These catchments can then be incorporated into the aggregate demand models typically used to forecast demand for new rail stations. Revealed preference passenger survey data obtained from the Welsh and Scottish Governments was used for model calibration. Techniques were developed to identify trip origins and destinations from incomplete address information and to automatically validate reported trips. A bespoke trip planner was used to derive mode-specific station access variables and train leg measures. The results from a number of multinomial logit and random parameter (mixed) logit models are presented and their predictive performance assessed. The models were found to have substantially superior predictive accuracy compared to the base model (which assumes the nearest station has a probability of one), indicating that their incorporation into passenger demand forecasting methods has the potential to significantly improve model predictive performance.