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31.
运输需求分析是建设项目前期工作的核心。本文针对铁路管理体制、投融资体制发生重大改革的新形势、新特点,梳理了客运需求预测在重视程度、预测基础、模型更新、研究内容四个方面存在的问题。通过分析客运需求预测面临的发展形势,提出建立专题审查制度、编制需求预测指导书、构建分层次分区域需求预测模型、加强对已运营铁路的后评估和重视需求预测风险分析五个方面的建议。 相似文献
32.
袁智 《交通世界(建养机械)》2007,(1):68-71
北京中关村永丰高新技术产业基地位于中关村科技园区发展区的中心、海淀区永丰乡界内,是中关村科技园区16个重点建设项目之一,是高新技术企业开发建设的中试和加工生产基地. 相似文献
33.
传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1 946.4,1 206.1,0.028 4,0.039 7。 相似文献
34.
把区位理论引入到停车需求预测之中,定义了区位优势度这一概念并提出了一个简单可行的区位量化模型,使得可以比较准确的计算出区位优势度这个参数值。在综合考虑区域区位、汽车保有量增长、停车泊位的周转率以及利用率的情况下,对停车生成率模型进行修正,拓展了停车生成率模型预测空间的广度和预测时间的长度,提高了其预测精度。在对柳州市城市中心区域停车设施调查的基础上,应用模型对柳州市城市中心区域的停车需求进行了现状停车需求预测。 相似文献
35.
城市重大交通工程项目的交通影响分析研究——以温州市瓯江隧道工程为例 总被引:1,自引:0,他引:1
重大交通工程项目必将给城市交通的时空分布带来重大影响,甚至影响整个城市路网交通形态。从区域经济和交通区位势角度考察重大交通工程项目的地位、作用,以其功能定位为关键,从区域和市域两个层面探讨了自然增长型OD量、诱增型OD量和城市跨越式发展的OD当量增长的综合交通需求预测;采用重大交通工程项目与城市交通网络相互关联,相互影响的观点,运用EMME/2规划软件进行了多方案的评价、分析,给出了定量结果。提出的城市重大交通工程项目的交通影响分析的理念、思路、方法对重大交通工程项目的工程可行性研究具有一定的借鉴意义。 相似文献
36.
TransCAD在道路交通需求预测中的应用——以晋江双龙路项目为例 总被引:1,自引:0,他引:1
《黑龙江交通科技》2016,(2):138-140
针对道路项目中交通需求预测独有的特点,结合晋江双龙路项目,介绍TransCAD在四阶段预测中的应用。研究表明,得到的预测结果,不仅为双龙路项目的规模论证提供科学依据,OD反推的方法、双约束重力模型也能够为道路设计中同类项目交通需求预测提供一定的借鉴。 相似文献
37.
为使传统“四阶段法”适用于分析城市多模式复合网络的交通需求,基于轨道交通换乘特
征,将组合出行OD拆分重组为单一方式出行OD,从而提高复合交通需求预测的准确性。首先,分析多模式复合网络中OD类型,包括全方式OD、轨道客流OD、轨道接驳客流OD以及道路出行OD。然后,提出复合交通网络OD拆分重组技术。将交通可达性作为换乘客流预测的依据,以轨道车站为组合出行拆分的突破点,将组合出行链分解为道路出行与轨道出行两部分,从而有效解决需求预测中组合出行预测问题。最后,以长沙滨江新城为例,说明该方法的实用性。研究成果表明,由于换乘出行在居民出行中占有很大比例,该技术既考虑了轨道交通节点在网络中的特殊功能与地位,又使规划工作可以借助TransCAD 等规划软件完成,在解决基于轨道的组合交通方式的预测问题方面,具有较好的适用性。 相似文献
38.
港口作为货物集结点、信息中心、现代产业中心和国际贸易的服务基地,在现代物流发展中发挥着越来越重要的作用。港口作用的提升将进一步促进港口物流的发展,同时,产业发展也加剧物流用地供给不平衡,为此,需通过预测确定合理的物流用地需求规模.以有效指导物流用地的布局与建设。但按照现有的一般物流园区分类体系(国际物流园区、区域物流园区和市域配送中心)进行物流用地预测, 相似文献
39.
出行分布量与小区间现状出行有关,也与连接两小区间的道路网络及起终点的用地性质有关,传统出行分布预测模型都只考虑了这些因素的某一方面,因而在预测中经常会出现与实际明显不符的预测结果。按照出行个体在选择出行目的地时的行为,将影响出行目的地选择的几个重要因素:现状OD、小区用地性质、出行成本综合考虑,并按照影响方式不同,建立出行分布预测模型。计算实例表明,该模型的预测结果优于传统模型。 相似文献
40.