智能推荐系统在铁路客运延伸服务中应用研究

对互联网推荐系统模式进行分析，结合餐饮、酒店、旅游、定制服务等铁路客运延伸服务的应用场景，研究推荐系统在铁路客运延伸服务中的应用。通过对旅客浏览购买服务产品的行为记录进行数据分析，构建一套针对延伸服务的智能搜索与个性化推荐系统，实现服务产品的精准推送，不仅能够有效提高用户体验，提升铁路的服务质量，同时能够扩大客运营收，使铁路利润率达到最大化，提高行业竞争力，促进铁路客运服务和资产经营的转型升级。应用结果表明:智能推荐系统在铁路客运延伸服务中具有很好的应用前景。     

高铁发展对综合客运结构变动的影响

近10年来,我国高速铁路快速发展,正在深刻地改变着出行方式,高铁正在成为大众出行的首选。本文从高铁发展对综合客运结构影响的角度入手,依据参加交通运输部专题调研获取的数据,深入分析了高铁对公路营业性客运、民航客运的影响。研究表明,高铁对并行公路客运班线带来了巨大冲击,很多线路出现停运;对并行的中短距离(1000km以内)民航客运影响较大,部分航线也出现了停运,但对长距离(1000km以上)民航客运影响相对有限,民航在长距离出行领域仍具备较大优势。最后,提出了3条措施建议,以便为各级交通运输主管部门决策提供参考。     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

日本キハ126系列液力传动内燃动车组

在激烈的各种运输方式的竞争中，西日本铁路公司最近首次为地方铁路城市间运输开发了キハ126系列普通客运内燃动车组。此种动车组为双节动车(Mc1+Mc2)编组，总载客量为262人。动车组轨距为1067mm，最高速度为100km／h。每辆动车装用1台SA6D140-H-1型柴油机(331kW、2100r／min)和1台DW21型液力传动装置(液力变速1档、直结4档)。     

武汉至合肥铁路(安徽段)项目

1 项目概况 武汉-合肥铁路位于湖北省东部、安徽省中西部,连接鄂皖两省省会,沟通长江中下游地区,系国家一级铁路干线,设计时速200km,预留250 km/h及以上条件.本线的定位是以客为主,兼顾货运,是规划"四纵四横"快速客运网和沪汉蓉铁路通道的组成部分.     

开行始发旅客列车的可行性分析

为减少铁路增开始发旅客列车的盲目性，提高铁路客运在市场的竞争力，必须进行可行性分析和研究。可行性分析包括始发站社会经济状况调查和预测，客流出行情况分析，开行方案及经济效益等可行性分析，使列车的开行符合实际，效益更好。     

台湾海峡高速客船的开发分析

对台湾海峡的水文气象、客源情况等进行分析，对小水线面高速客船的发展也进行分析，提出未来台湾海峡通航时应注重发展小水线面高速客车渡。