公共自行车与城市轨道交通衔接研究

提出利用公共自行车系统与城市轨道交通系统有效衔接,解决城市轨道交通"最后一公里"的问题;分析城市轨道交通与公共自行车的关系;将轨道交通车站所在区域分为城市外围居住区、城市公共中心区、交通换乘枢纽区3类,分析各类型车站区域公共交通需求特点;最后提出改善公共交通与轨道交通衔接的措施。     

兰州新区骨干交通制式选择研究

骨干交通制式的选择关系到城市交通系统的运行效率,是城市可持续发展的重要基础。根据客流预测,兰州新区主要客流通道上公共交通客流量级在1万人次/h,公共交通制式初步选择为BRT(快速公交)或现代有轨电车。从投资、政府财政补贴、客流适应性、节能环保、舒适方便、安全性等几方面进行综合对比,结果表明,兰州新区与现代有轨电车的互适性好,选择现代有轨电车作为骨干交通制式是合适的。本研究对其他类似区域的骨干交通制式选择具有借鉴意义。     

长春地铁热环境与热舒适实测分析

采用热环境实测和热舒适调查问卷相结合的研究方法,研究长春地铁1号线冬季、过渡季、夏季车站及车厢的热环境和热舒适情况,分析得出长春室外、车站及车厢2017—2018年温度的变化区间及规律、结果显示,华庆路站站厅、站台温度值不满足规范要求,冷风渗入是影响冬季出入口温度的重要因素,并分析出车站及车厢80%满意率舒适区以及不同季节的热中性温度,旨在为严寒地区地铁热环境及热舒适研究奠定研究基础,为地铁环控系统的设计提供参考。     

地铁十字交叉换乘车站全暗挖同步建造技术

从北京地铁黄庄站工程特点及建设条件影响分析入手,阐明采用全暗挖法技术在复杂环境条件下同步建造十字换乘车站的必要性,并就一次扣拱暗挖逆作法、暗挖交叉节点结构形式、暗挖进洞、环境保护及风险控制等暗挖关键技术进行阐述。     

信息化时代武器装备电磁兼容技术发展趋势

在C4ISR系统EMC和防护,EMC“预测分析法”设计与控制,电磁环境效应(E3)验证与评估及防护技术,频谱管理,以及EMC新技术、新材料、新器件开发应用等五个方面论述当前EMC技术的发展趋势。     

舰载武器海洋环境适应性分析

海洋环境的特殊性对舰载武器在环境适应性设计及贮存和使用过程中的可靠性提出了更高的要求。文章分析了舰载武器面临的海洋环境及其对武器可靠性的影响,提出了提高舰载武器环境适应性和可靠性的措施。     

悉尼与中国城市公共交通绩效的比较研究

为完善悉尼市城市公共交通优先发展政策体系,实现悉尼市“可持续城市交通”愿景,借鉴中国“公交都市”示范项目的指导方针和指标体系,建立了一个基于公共交通绩效水平的评估指标体系,利用中国“公交都市”示范项目数据和悉尼市公共交通运营开放数据,分别计算了各城市的公共交通绩效水平。将悉尼市与中国“公交都市”示范项目试点城市的公共交通发展水平进行了比较研究。结果表明,悉尼市现有交通运输模式为主要依赖小汽车方式出行,虽然悉尼市在促进交通方式转变和新技术应用方面取得了一些进展,但其整体的公共交通服务水平远落后于中国“公交都市”示范项目试点城市。通过借鉴中国城市在“公交都市”示范项目实践中的经验,结合悉尼城市交通发展战略与规划,明确了悉尼市出台“从依赖小汽车出行转变为公共交通优先出行”导向政策的必要性,并提出了多项促进城市公共交通优先发展的政策建议,用以支持悉尼市实现“世界上最宜居城市之一”的发展目标。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

公共自行车多层次分区调度方法研究

公共自行车发展的制约性问题在于调度滞后,服务水平无法满足用户需求.从时间分布和空间分布两方面分析了公共自行车高峰期潮汐需求规律及其与用地类型的关系.创新地提出以上层调度区域、调度小区和站点为主的多层次分区调度方法.在详细分析了各层次分区流程及相关参数的基础上,提出结合虚拟小区与有时间窗的多目标优化调度模型解决区间调度问题,并且建立了小区内调度的最优路径模型.形成区间灵活调度,区内路径固定的半确定调度体系.案例证明该方法具有较强的可操作性.该方法在保证高峰期及时调度,减少不必要的绕行和拥堵时间,提高调度效率,减少盲目性等方面具有重要意义.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.