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.     

钢板桩海上施打实践

目前钢板桩海上施打国内施工较少。相对于陆域海上施打钢板桩，定位和垂直度控制难度较大。文中论述了“Z”型钢板桩施打平面位置、垂直度的控制等工艺和方法。     

全补偿简单直链型悬挂接触网整体吊弦的精确安装研究

为提高接触网整体吊弦的安装精度,以全补偿简单直链型悬挂接触网为例,结合施工现场实际情况,分析如何减小整体吊弦在测量、计算、预制、安装过程中各个环节的误差,从而提高最终的整体安装精度,确保整体吊弦能精确的、一次性安装到位。整体吊弦的精确安装,提高了接触网的安装质量和运行性能,对改善"弓网"关系起到了重要的作用。     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

地铁运营阶段隧道水平位移测量实施优化探究

地铁隧道结构稳定与地铁运营安全及舒适性紧密相关,地铁运营阶段的变形监测是确保结构稳定的重要措施。为探究地铁隧道基准点布置复杂情况,如点位破坏、集中布点与基准点距离变化等因素对水平位移监测精度影响,依托南京地铁某保护区的地铁变形监测数据,试算并讨论基准点数量、位置分布等因素与设站点精度间的对应关系,得出基准点数量与仪器测角精度是影响设站点精度的重要因素,并根据定量分析结果,给出地铁水平位移监测在满足精度要求条件下更加优化的实施建议。     

边角后方交会与公路路线测设

常规的交会定点方法对交会图形有一定的要求。本文讨论了边角同测的后方交会观测方法、计算原理和点位精度分析，并通过理论和实例验证了该方法的可行性。本文所述方法具有操作简便、选点灵活和不受交会图形限制等优点。     

钢管拱吊装阶段中温度的影响分析

就缆索吊装钢管拱的施工方法，以工程实例讨论钢管拱在吊装阶段中温度对安装精度和应力测试结果的影响。     

Identifying tourists and analyzing spatial patterns of their destinations from location-based social media data

Reliable travel behavior data is a prerequisite for transportation planning process. In large tourism dependent cities, tourists are the most dynamic population group whose size and travel choices remain unknown to planners. Traditional travel surveys generally observe resident travel behavior and rarely target tourists. Ubiquitous uses of social media platforms in smartphones have created a tremendous opportunity to gather digital traces of tourists at a large scale. In this paper, we present a framework on how to use location-based data from social media to gather and analyze travel behavior of tourists. We have collected data of about 67,000 users from Twitter using its search interface for Florida. We first propose several filtering steps to create a reliable sample from the collected Twitter data. An ensemble classification technique is proposed to classify tourists and residents from user coordinates. The accuracy of the proposed classifier has been compared against the state-of-the-art classification methods. Finally, different clustering methods have been used to find the spatial patterns of destination choices of tourists. Promising results have been found from the output clusters as they reveal most popular tourist spots as well as some of the emerging tourist attractions in Florida. Performance of the proposed clustering techniques has been assessed using internal clustering validation indices. We have analyzed temporal patterns of tourist and resident activities to validate the classification of the users in two separate groups of tourists and residents. Proposed filtering, identification, and clustering techniques will be significantly useful for building individual-level tourist travel demand models from social media data.     

共享汽车区域网点选址优化研究

随着互联网和共享经济的快速发展,共享汽车在中国城市内得到快速推广使用.本文首先分析了共享新能源汽车网点选址、车辆调度等问题的影响因素.其次介绍了选址及调度模型的相关变量、目标函数、模型的相关约束及遗传算法.最后以武汉市汉阳区为例阐述了共享汽车备选网点的选择要求,并结合实际共享汽车公司的现有网点进行分析和备选网点优化,最...     

高精度GPS数据处理方法在公路测量中的应用

针对目前高等级公路测量对点位精度要求的提高,提出了对不同载波的GPS相位观测量进行线性组合后,再利用GAMIT软件数据进行处理的方法,试验结果表明,此方法可以在公路控制测量中获得较高GPS定位精度,即在几公里的距离范围,基线精度可达到2 cm,满足公路控制测量的要求.