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.     

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。     

上海轨道交通2号线信号系统改造的难点及应对策略

国内大城市的首批城市轨道交通线路大多建设于2005年前后,未来5 ～10年内将普遍到达信号大修年限,在大修中同步进行制式改造以满足线路的运能需求是普遍的做法.既有线路的大修与新线建设的差异较大,在国内普遍缺少大修改造的经验.通过结合上海轨道交通2号线CBTC(基于通信的列车控制)信号系统改造的实际案例,对既有线路信号系统大修改造类项目的 典型难点进行研究.将信号大修的典型难点分为3种类型,研究其应对策略,以期为后续其他城市陆续开展的信号大修提供借鉴.     

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。     

中巴标准在某港口铁路工程中的融合应用

港口铁路作为港口集疏运的重要组成部分，其设计较为独立，且一般会遵从一套完整的规范体系。开展境外港口工程铁路设计，若全部采用中国标准，可能会与当地要求、运营习惯等产生冲突；而且由于港口铁路的特殊性，设计须考虑港口运营需要、平面布置及集疏运要求，而不能直接套用正线铁路或一般站线铁路的设计思路。国内设计企业走出去承接海外港口铁路工程设计任务，在了解当地铁路运营习惯、信号制式等要求，做到因地制宜的同时，也要整体考虑铁路设计以满足港口特殊需要。通过巴基斯坦某集装箱港口工程融合中巴标准开展港口铁路设计的案例，阐述港口铁路在设计原则和标准确定、平面布置、断面设计、信号和道口设计上融合中巴标准和要求的思路，供类似工程借鉴。     

深远海智能养殖平台最新发展

海洋养殖在我国渔业经济中的地位在不断提升,大力发展海洋牧场及其装备产业已成为我国海洋渔业发展的重要战略选择。随着我国人口数量的增加和生活水平的提高,对水产品的需求将会越来越大。据估计,到2030年,将会出现2000万吨水产品的缺口需要弥补,而水产品产量的增量将主要依托海洋渔业来实现。     

轨道交通领域电子信息类专业核心能力培养的研究与实践

对接科技发展趋势和市场需求,以轨道交通产业电子信息类人才需求侧为主,分析产业链,厘清技术链,梳理专业链,分析产业链关键技术,重构专业核心课程,探索技术技能人型才培养模式,制定轨道交通领域电子信息类专业核心能力培养方案。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。