交通运输经济发展管理的内在意义与关键

高速公路对于我国交通运输经济的可持续发展有着重大意义,因此,作为新形势下的高速公路管理人员应充分认识到高速公路对于我国社会经济发展、交通运输经济发展以及人们日常生产生活的重要性,并对交通运输经济发展管理内在意义进行分析,而后对交通运输经济发展管理的关键进行相关探讨,最后对全文进行总结。旨在与同行进行业务交流,以期为高速公路的发展贡献绵薄之力。     

站点间公交行程时间波动特性及预测方法

提出了基于公交车车头时距的行程时间波动性指标,并应用快速搜索与密度峰值聚类算法建立了公交运行环境划分方法,将其划分为低波动性、中波动性、高波动性。分析了站点间公交行程时间影响因素,设计了基于嵌入法的模型输入变量集选择方法,建立了考虑公交运行环境的深度神经网络预测方法(CFDP-DNN)。为验证该方法的有效性,将其分别与SVM、ANFIS、BP神经网络等方法进行对比,实验结果表明:CFDP-DNN的预测结果相关性为0.9354,MAPE误差为11%～22%,显示了基于公交车车头时距的交通运行环境的划分能有效提高行程时间的预测精度。本文预测方法能实现实时精确的站点间公交行程时间预测,为公交动态调度提供理论支持。     

基于BP神经网络的非线性组合预测模型在粮食物流需求预测中的应用

鉴于单项预测模型的局限性,在确定粮食物流需求量的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性组合预测模型,并把这一模型应用于长春市粮食物流需求的预测。误差分析表明,该预测模型可以有效地提高粮食物流需求量的预测精度。     

两相位交叉路口最小信号周期时长

为从交通效率的角度出发寻求两相位等权交叉口最小信号周期时长,以概率论和排队论为基础,引入饱和释放损失时间,对经典的车队法模型进行改进,给出了车均延误模型.通过对比信号设置前后交叉口车均延误大小,取延误较小者为最优控制方式,得到了交叉口信号设置的临界流量条件.以此为基础,考虑最小绿灯时间等安全因素的限制,针对常见的3种无...     

公路项目经济费用效益分析中有关问题的探讨

2006年7月发布、已使用两年多的《建设项目经济评价方法与参数》（以下简称《方法与参数》）第三版,在“方法”的第11部分“部分行业项目经济评价的特点”中指出：交通运输项目应以经济费用效益分析为主,有营业收入的项目还应进行财务分析。目前接触到的部分公路项目可行性研究报告基本上执行了这一规定,在经济评价中均以经济费用效益分析为重点,通过对项目财务价格的调整,计算项目的各项经济分析指标。     

基于弹性需求的城市间客车开行频率与票价优化

基于两城市间旅客出行弹性需求,研究了客运企业客车开行频率与票价的组合决策优化问题。在综合考虑旅客出行时间调整费用、车内拥挤费用、票价支出以及客运企业运营的固定成本、可变成本、线路的建设维护分摊费用、车票收入的基础上,以旅客和客运企业的系统净收益为目标函数建立了优化模型和求解方法,并就一组特殊旅客出行时间调整费用函数进行了深入讨论和数值计算分析。研究结果为客运企业客车开行频率和票价的组合决策提供了理论依据。     

低碳交通运输发展在国家能源安全中的重要作用

国家能源安全的形成有其特定的历史背景,随着能源结构的演变和世界经济形势的发展,它的内涵也在不断丰富和延伸。能源安全包括3个层面的内容,依次为:能源供应链安全,能源使用安全,能源结构性安全。相对于国外发达国家,我国的能源安全主要集中在第一个层面上,同时需要兼顾二、三层面的问题。由于铁路运输在保障我国能源安全中发挥着极为重要的作用,加上铁路在节能和环保中的比较优势,我国应把铁路发展作为国家能源安全战略的出发点和突破口,而积极发展电能和电动车则是保障我国能源使用安全、推动能耗结构优化、降低对石油依赖、构筑低碳交通的关键所在。     

综合交通运输跨平台信息发布系统研究

为解决综合交通运输中由于异构化所带来的信息交互困难,提出了综合交通跨平台信息发布系统。应用SVG跨平台技术原理和视频转码系统机理,提出了基于B／S的可伸缩SVG路况地图Web浏览界面,与基于C／S的ViewBox视窗结合的电子地图模式,以及基于H．264转码监控图像和相关数据的技术实现。其兼容已有监控设备,满足多模式货运信息发布地域广、实时性高要求,且传输带宽省,图像质量高,跨平台实现方便,鲁棒性好。     

基于动态反应时间的全速度差模型

为了描述真实路网交通流的跟驰行为,将车辆状态分为强跟驰、弱跟驰和自由行驶3种状态,考虑驾驶员对于不同间距的反应时间的差异性,提出了间距与速度差敏感系数函数,构建了基于动态反应时间的全速度差模型,并通过线性稳定性分析得到模型的临界条件。利用Matlab进行数值仿真,分别验证了模型在车辆启动加速、车辆避险减速和交通流从自由流状态向拥堵状态演变3种环境下的准确性,并与最优速度模型(OVM)和全速度差模型(FVDM)进行对比分析。结果表明:本文模型的启动延迟时间为1.5s,拥堵传播速度为17.76km/h,减速性能比FVDM模型提升了25%,本文模型能更有效地接近交通流的稳定状态。     

悉尼自适应交通控制系统线圈数据短时多步预测双层模型

为了进一步改善悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated adaptive traffic system,SCATS)线圈数据短时多步预测的效果,在对SCATS线圈数据进行预处理的基础上,设计了一种基于动态神经网络的短时多步预测双层模型,包括基于NARX(Nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)神经网络的多步预测方法以及基于FTD(Focused time-delay)神经网络的可预测步数在线估计方法,并采用某特大城市SCATS线圈实测数据进行了验证和对比分析。结果表明:本文方法能够进一步降低SCATS线圈数据短时多步预测的误差。