中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

广西海事:聚焦国家战略落地落实,全力服务保障经济社会发展

一年来,广西海事局共成功救助遇险船舶121艘.次、遇险人员1337人,人命救助成功率达9653%。记者从1月12日召开的广西海事2022年工作会议上了解到,2021年广西海事局扎实开展党史学习教育,将以人民为中心的发展思想贯穿履职尽责全过程,推动党中央及上级各项决策部署落地见效,实现"十四五"良好开局。     

泰国三机场高铁列控系统方案研究

对泰国三机场高铁项目的列控系统选择要求进行分析,提出列控系统方案并进行综合比选,最后提出泰国三机场高铁项目的列控系统推荐方案,研究成果可以为海外项目列控系统方案选择提供一定的参考。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

轨道交通审批趋严,未来投资降温?

“十四五”期间,国家发改委将进一步细化城市轨道交通审批条件,不受理不具备条件的城市和一般地级市的首轮建设规划;同时规定开通运营三年后客流不达标的,不能上报新一轮建设规划。另外,原则上低运量轨道交通项目工程费用和车辆购置费,不得超过1亿元/公里,初期客流强度不得低于0.1万人次/公里日。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

印度太阳能公司发起可再生能源项目招标

2020年2月,印度太阳能公司(SECl)发起招标,以建设5GW全天候供电(RTC)可再生能源项目。如必要,还将建设燃煤火电项目,以确保年供电量至少达到80%。项目通过电子招标和反向拍卖方式进行招标。据悉,可再生能源项目可包括太阳能,风电,小型水电或其组合。可再生能源组合类型以及储能系统(ESS)的选择权应由开发商决定。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。