Probit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷，阐述了Probit模型的基本原理，研究了Probit模型的性质，并与Logit模型进行了对比研究，最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析，研究结果表明，Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷，表现出更为丰富的物理意义，对出行选择行为的模拟更接近实际，是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。     

集装箱深水港交通需求预测方法研究

作为一个特殊的物流中心，集装箱深水港的交通具有鲜明的特点。从集装箱深水港的特点出发，提出集装箱深水港交通需求分析预测的流程与具体方法。结合大连市大窑湾港区的实际调查数据，对所提出的方法进行了实例说明。     

离散型闭环增益成形算法及其应用

将闭环增益成形算法推广到离散系统中去。分别用Z变换、差分反演法和双线性变换给出一阶、二阶和三阶闭环增益成形算法的离散形式，然后针对船舶航向保持问题，在Matlab环境中进行了仿真研究。仿真结果表明，航向保持的跟踪速度快、没有超调，当模型参数改变时，控制器具有一定的鲁棒性，说明离散型闭环增益成形算法是有效的。     

铁路枢纽折角车流数值变化的动态模拟

以解编车流作业规则和系统资源限制为约束,构造不同目标函数下铁路枢纽编组站作业分工数学模型,给出折角车流理论最大值和最小值及相应编组站作业分工方式及车流条件。基于折角车流变化的复杂性和多样性,将外部车流环境视为一个动态的随机输入,以特定铁路枢纽为背景用计算机模拟技术和遗传算法计算不同条件下折角车流数值解。通过对模拟数据趋势变化比较分析,提出铁路枢纽运输组织不应过分追求折角车流最小等结论。     

TDCS系统列车运行阶段计划的处理方法

在分析传统调度指挥方式的基础上,以远程分布式协同闭环智能控制结构定义铁路列车调度指挥系统(Train Dispatching Command System,TDCS)的基本框架。在TDCS系统中,列车运行阶段计划是行车调度台与车站终端之间信息交换的主体。通过分析TDCS系统中行调台与车站终端之间对阶段计划的处理流程,采用基于专家系统的多目标滚动优化算法和建立的行调台对阶段计划调整的数学模型,实现阶段计划的调整。在阶段计划的执行流程中,以生命周期概念表述阶段计划的时效性,并对阶段计划在车站终端中的处理过程进行定义,以此为基础模型应用于TDCS系统的设计和实现。     

城市高架公路新型声屏障研究

在分析城市交通噪声主要特征的基础上 ,探讨声屏障的声学设计、结构设计及强度设计方法 ,介绍城市高架公路新型声屏障的试验室测试结果和应用情况。测试和应用结果表明 ,这种新型声屏障是城市高架公路控制噪声的有效设施。     

Modeling NOx and NO2 emissions from mobile sources: A case study for Hamilton, Ontario, Canada

This study characterizes the dispersion of emissions of oxides of nitrogen and nitrogen dioxide from traffic sources in the Hamilton census metropolitan area. The Integrated Model of Urban Landuse and Transportation for Environmental Analysis software was used to estimate emissions of oxides of nitrogen from traffic sources. The Air Pollution Model, was used to simulate dispersion of the traffic emissions over the city. The models account for the two primary wind directions in this region – the prevailing southwest and a secondary northeast direction. The results show a prominent triangle of high pollution defined by major roads and highways along the periphery of the Hamilton Harbour, at peak-hour. With southwest winds, residential areas along the northern shoreline of the Harbour are affected, while the western sections of the city are affected by northeast winds. High concentrations are persistent in some areas, for both wind directions. The resulting dispersion surfaces characterize the spatial distribution of traffic emissions and thus provide a means of assessing population exposure over the Hamilton area.     

Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter: Adaptive capabilities and real data testing

This paper reports on real data testing of a real-time freeway traffic state estimator, with a particular focus on its adaptive capabilities. The pursued general approach to the real-time adaptive estimation of complete traffic state in freeway stretches or networks is based on stochastic macroscopic traffic flow modeling and extended Kalman filtering. One major innovative feature of the traffic state estimator is the online joint estimation of important model parameters (free speed, critical density, and capacity) and traffic flow variables (flows, mean speeds, and densities), which leads to three significant advantages of the estimator: (1) avoidance of prior model calibration; (2) automatic adaptation to changing external conditions (e.g. weather and lighting conditions, traffic composition, control measures); (3) enabling of incident alarms. These three advantages are demonstrated via suitable real data testing. The achieved testing results are satisfactory and promising for subsequent applications.     

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经过规范化的发展,已经涌现出不少成熟的企业信息集成(EII)模型,而城市交通信息集成（UTII）方面还缺乏规范、成熟的模型。基于此,本文从流程再造、数据交互以及数据挖掘三个方面,提出了一种城市交通信息集成三维模型（3D-UTII)。这三个维度的集成即为：基于流程再造的交通信息系统内部的深度集成（DDII）,基于异构数据库技术的交通信息系统间的广度集成（EDII）,以及基于数据挖掘技术的分析式集成（ADII）。本文对这三个维度的实施框架和具体实现技术分别做出了进一步阐述,最后使用北京市奥运交通应急系统的信息集成方案为实例对模型的实施做出了说明和验证。