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建设临港物流园区有助于拓展和完善港口功能,为临港产业集聚和城市发展提供强有力的支撑。通过对全国主要港口后方临港物流园发展现状的梳理,发现部分园区存在定位不明晰、基础设施不足和与港口功能协同不力等问题。通过对问题成因的分析,梳理临港物流园区规划布局的重难点和对策,从园区定位、选址及规模和功能布局三方面,提出规划布局的基本方法。园区定位要与港口发展、产业布局、城市规划结合,做到港、产、园三位一体联动发展;选址充分考虑公路、水运、铁路等集疏运条件,以促进多式联运为出发点;功能布局要以进出港货物为切入点,结合周边关系、交通衔接、地块条件等因素统筹考量。研究成果为临港物流园区规划建设提供参考依据,并以连云港徐圩港区临港物流园区为例进行分析。 相似文献
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为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。 相似文献
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针对码头集卡集中到达引起的拥堵问题, 提出了基于内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型, 建立了休假式排队系统, 设计了基于遗传算法的求解方法, 并利用算例验证了模型与算法的有效性。分析结果表明: 内部集卡在堆场的计算平均等待时间为14.31 min, 实际平均等待时间为15.11 min, 外部集卡在堆场的计算平均等待时间为20.65 min, 实际平均等待时间为21.55 min, 计算值与实际值相差较小; 预约优化后外部集卡在堆场的平均等待时间由20.65 min缩短为16.85 min, 码头集卡的平均等待成本由29.3元降低为24.1元。休假式排队可有效描述码头内部集卡和外部集卡的特征。可见, 集卡预约优化模型能有效降低码头集卡的等待成本与等待时间, 建议对集卡进行管理时应优先考虑减少内部集卡的等待时间。 相似文献
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随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高,货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的
规划与管理中,同时,人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机
遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究,从基于轨迹数据的
货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的
研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现:货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留
点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题,但现有辨识方法多移植于旅客出行研究,需要更多地
考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面,研究者主要针对货运行程时间、空间
位置、出行需求等主题展开研究,并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性,但预测时空范
围较为局限,需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外,轨迹数
据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运
政策评估等研究。最后,在总结现有研究不足的基础上,本文认为未来研究应重点将货运轨迹数
据与其他多源数据相结合,从3个关键技术进行突破:一是针对货运实践个体,重点探索高效货车
驾驶员的出行特征和出行模式,并在货运系统中进行推广应用;二是针对交通运输新技术和新形
势,重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略;三是针对货运
供需关系及匹配机制,重点研究货运全流程供需状态辨识与预测,并结合深度学习等方法训练和
开发智能供需匹配模型,从而优化货运系统调度,助力社会散乱运力资源整合,提高货运系统的
综合效率。 相似文献