全文获取类型
收费全文 | 1179篇 |
免费 | 135篇 |
专业分类
公路运输 | 390篇 |
综合类 | 534篇 |
水路运输 | 91篇 |
铁路运输 | 100篇 |
综合运输 | 199篇 |
出版年
2023年 | 9篇 |
2022年 | 62篇 |
2021年 | 60篇 |
2020年 | 65篇 |
2019年 | 43篇 |
2018年 | 55篇 |
2017年 | 59篇 |
2016年 | 49篇 |
2015年 | 69篇 |
2014年 | 111篇 |
2013年 | 70篇 |
2012年 | 81篇 |
2011年 | 86篇 |
2010年 | 75篇 |
2009年 | 57篇 |
2008年 | 60篇 |
2007年 | 81篇 |
2006年 | 84篇 |
2005年 | 33篇 |
2004年 | 19篇 |
2003年 | 15篇 |
2002年 | 12篇 |
2001年 | 20篇 |
2000年 | 4篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 4篇 |
1997年 | 3篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 3篇 |
1994年 | 6篇 |
1993年 | 7篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1989年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有1314条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
The timing and duration of an activity episode are two important temporal aspects of activity-travel behavior. Understanding the causal relationship between these two variables would be useful in the development of activity-based travel demand modeling systems. This paper investigates the relationship between these two variables by considering two different causal structures – one structure in which time-of-day choice is determined first and influences duration and a second structure in which activity duration is determined first and affects time-of-day choice. These two structures are estimated within a discrete-continuous simultaneous equations framework employing a full-information maximum likelihood methodology that allows error covariance. The estimation is performed separately for commuter and non-commuter samples drawn from a 1996 household travel survey data set from the Tampa Bay area in Florida. The results of the model estimation effort show that the causal structure in which activity duration precedes or affects activity timing (time of day choice) performs better for the non-commuter sample. For the commuter sample, the findings were less conclusive with both causal structures offering equally good statistical measures of fit. In addition, for the commuter sample, all error correlations were found to be zero. These two findings suggest that time of day choice and activity episode duration are only loosely related for the commuter sample, possibly due to the relatively non-discretionary and inflexible work activity and travel. 相似文献
12.
13.
14.
为缓解高原城市节日期间部分路段人流过于密集的状况,对高原人群出行过程中的拥挤感知和调适行为进行研究。首先,在对高原人群高度自由走行速度、生理尺寸进行测定的基础上,采用连续人群流动模型分别对高原人群拥挤临界密度、人群运动速度减小时的人群密度和人群停滞状态时的最大密度进行测算,进而标定高原人群最大忍受密度为8.5人/m2。然后,选取雪顿节期间八廓南街人流短时间内高度聚集的状况进行拥挤状况评估,结果显示该路段人群密度为8.34人/m2,接近高原人群最大忍受密度,因此判定八廓南街存在拥挤事故风险。最后,依据基于层次分析法的高原人群拥挤感知影响因素分析结论,提出相应的调适行为措施,力求维护民族宗教节日期间高原城市公众正常的出行秩序。 相似文献
15.
针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明:在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性. 相似文献
16.
为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明:老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排. 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高. 相似文献
19.
精细化需求预测是铁路提高收益的重要基础.本文考虑了铁路产品属性对于旅客选择行为的影响,构建具有一定偏好顺序的产品集合来表征不同类型的旅客.在此基础上,利用客票存根及余票数据,建立预售期内旅客选择过程的极大似然函数,求解得到不同旅客类型的出现概率.首先通过仿真算例验证了模型的计算可行性,然后通过实证数据,估算了北京南至上海虹桥方向不同旅客类型在各时段的出现概率,进一步统计得到旅客在不同时段下铁路旅客buy-up行为概率及属性敏感度的变化,并提出一些可用于优化售票策略的建议. 相似文献
20.
铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性. 相似文献