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交通规划导向的科技赋能交通小区划分方法: 1; 作者俞艳何宇嘉 +2 位作者高昕欣张宸赫阎程《现代城市研究》北大核心 2024年第6期100-106,共7页; 文章以手机信令、路网大数据为基础,提出了针对交通规划的科技赋能交通小区划分方法,以路网数据划分聚类单元,利用手机信令数据准确识别聚类单元内居民出行时空分布特征,基于改进耦合空间聚类算法进行聚类,借助现状路网对聚类结果进行... 展开更多; 关键词交通小区划分手机信令出行特征耦合空间聚类算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

区域旅游交通小区划分研究被引量：1: 2; 作者王志攀何冠楠高士麟《交通科技与经济》 2014年第3期54-56,共3页; 为对旅游交通小区进行准确划分,必须先对旅游交通的研究范围和对象进行准确界定。通过对旅游交通特性的分析,了解到旅游交通与公共交通的主要区别体现在:时空的不均衡性,较强的时效性,较高的娱乐性、享乐性。对比城市交通小区的划分,提... 展开更多; 关键词研究范围和对象交通特性时空的不均衡性旅游交通小区划分; 在线阅读下载PDF 职称材料

走廊层面交通小区划分方法的优化被引量：1: 3; 作者宋俪婧朱家正 +2 位作者刘雪杰陈静缐凯《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期34-40,共7页; 基于公交客运走廊划分的交通小区,可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点,将走廊划分为直接影响区和间接影响区,提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求... 展开更多; 关键词城市交通交通小区划分分层次公交客运走廊大数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层复杂网络的循环神经网络交通量预测模型: 4; 作者温志勇翁小雄谢帮权《现代电子技术》北大核心 2024年第22期173-178,共6页; 针对未安装车流量检测设备的高速公路路段进行短时交通量准确预测,是一个亟待解决的问题。为此,提出一种基于复杂网络的循环神经网络路段短时交通量预测模型。该模型以入口节点交通量为输入,输出路段动态预测交通量。模型由复杂网络、... 展开更多; 关键词交通量预测高速公路路段多层复杂网络循环神经网络交通小区划分预测精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究被引量：5: 5; 作者胡立伟赵雪亭 +4 位作者杨锦青张苏航范仔健殷秀芬郭治《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期222-227,234,共7页; 为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网... 展开更多; 关键词城市交通拥塞疏导优化模型双层规划理论城市交通拥塞交通小区划分关联度; 在线阅读下载PDF 职称材料

高铁站接驳需求响应公交线路布设研究: 6; 作者史淼陈艳艳 +2 位作者张妍高月喆孙昊《交通运输研究》 2025年第1期79-89,共11页; 为应对传统公共交通在接驳高铁站出站客流时暴露出的诸多短板,如高峰运力紧绷、平峰运力闲置、服务灵活性较差以及部分区域覆盖空白等,提升出站乘客的出行体验与满意度,构建高铁站接驳需求响应公交(Demand-Responsive Transit,DRT)线路... 展开更多; 关键词需求响应公交高铁站接驳线路规划交通小区划分 K-MEANS聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

交通规划间接影响区范围界定的方法研究被引量：1: 7; 作者冯明兵姜茹嫣《交通与运输》 2014年第A02期32-35,共4页; 交通小区划分是交通调查和交通需求量预测的前提,确定划分交通小区的区域就显得十分重要。区域范围包括直接规划区和间接影响区。目前针对交通小区划分有一些原则,但是对于间接影响区范围界定并无相关研究。在分析小区划分与交通需求量... 展开更多; 关键词交通需求预测间接影响区交通小区划分交通调查四阶段法; 在线阅读下载PDF 职称材料

城市快速路系统OD矩阵推算技术研究被引量：4: 8; 作者王元庆杨柳 +1 位作者耿殷郑蒙蒙《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第2期83-87,共5页; 城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动.本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一... 展开更多; 关键词城市交通快速路 OD矩阵推算交通小区划分先验OD矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通规划导向的科技赋能交通小区划分方法: 1; 作者俞艳何宇嘉高昕欣张宸赫阎程; 机构武汉理工大学资源与环境工程学院武汉理工大学; 出处《现代城市研究》北大核心 2024年第6期100-106,共7页; 基金国家自然科学基金项目(42171260,52079101)。; 文摘文章以手机信令、路网大数据为基础,提出了针对交通规划的科技赋能交通小区划分方法,以路网数据划分聚类单元,利用手机信令数据准确识别聚类单元内居民出行时空分布特征,基于改进耦合空间聚类算法进行聚类,借助现状路网对聚类结果进行修正得到交通小区划分结果。宁波市实例研究表明,科技赋能交通小区划分方法能兼顾居民出行时空特征和城市路网匹配,并能较好保证交通小区的整体连续性,该方法适用性强,可为交通规划的科学制定提供借鉴。; 关键词交通小区划分手机信令出行特征耦合空间聚类算法; Keywords traffic subdivision mobile phone signaling travel characteristics coupled space clustering algorithm; 分类号 U12 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名区域旅游交通小区划分研究被引量：1: 2; 作者王志攀何冠楠高士麟; 机构西南交通大学交通运输与物流学院; 出处《交通科技与经济》 2014年第3期54-56,共3页; 文摘为对旅游交通小区进行准确划分,必须先对旅游交通的研究范围和对象进行准确界定。通过对旅游交通特性的分析,了解到旅游交通与公共交通的主要区别体现在:时空的不均衡性,较强的时效性,较高的娱乐性、享乐性。对比城市交通小区的划分,提出区域旅游交通小区的划分原则和步骤,并利用这些原则和步骤,对云南省旅游交通小区进行划分,验证原则和步骤的实用性。; 关键词研究范围和对象交通特性时空的不均衡性旅游交通小区划分; Keywords range and target traffic characteristics unbalanced distribution of tourism flow division oftourism traffic zones; 分类号 U142 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名走廊层面交通小区划分方法的优化被引量：1: 3; 作者宋俪婧朱家正刘雪杰陈静缐凯; 机构北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京交通发展研究院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期34-40,共7页; 文摘基于公交客运走廊划分的交通小区,可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点,将走廊划分为直接影响区和间接影响区,提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求预测和分析中对结果精度要求的不同,基于大数据选取更加适合公交走廊交通小区划分的聚类指标,提出直接影响区细分和间接影响区合并的划分方法,并通过引入聚类因子初步确定聚类数目和交通小区中心对传统聚类方法进行改进,克服了传统聚类方法随机选取聚类数目和中心而影响聚类精度的不足.最后,基于多源异构大数据对广渠路走廊进行实例验证,结果表明,本研究提出的分层次小区划分方法较传统方法在适用于公交客运走廊需求分析和预测划分精度方面更优.; 关键词城市交通交通小区划分分层次公交客运走廊大数据; Keywords urban traffic traffic analysis zones(TAZ)division hierarchical public transit corridor big data; 分类号 V355.2 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层复杂网络的循环神经网络交通量预测模型: 4; 作者温志勇翁小雄谢帮权; 机构华南理工大学; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第22期173-178,共6页; 基金国家自然科学基金项目(52072129) 广东省重点领域研发计划项目(2022B0101070001)。; 文摘针对未安装车流量检测设备的高速公路路段进行短时交通量准确预测,是一个亟待解决的问题。为此,提出一种基于复杂网络的循环神经网络路段短时交通量预测模型。该模型以入口节点交通量为输入,输出路段动态预测交通量。模型由复杂网络、交通小区划分、循环神经网络三个模块组成。复杂网络由多层网络组成,是交通小区划分的基础;交通小区划分模块根据节点特征值,采用聚类方法将节点形成小区,使同小区内节点具有类似特征。最后,以交通小区为依据,将节点交通量合并为小区交通量,采用循环神经网络进行路段动态交通量的预测。通过模型示例并与其他模型预测结果进行对比分析,验证所提模型的准确性和可靠性。结果表明,该模型能够准确地预测不同时长的交通量,MAPE为9.275%,相比于其他方法,预测精度更高且性能稳定,具有重要的应用价值。; 关键词交通量预测高速公路路段多层复杂网络循环神经网络交通小区划分预测精度; Keywords traffic volume forecast highway sections multilayer complex network recurrent neural network traffic district division prediction accuracy; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究被引量：5: 5; 作者胡立伟赵雪亭杨锦青张苏航范仔健殷秀芬郭治; 机构昆明理工大学; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期222-227,234,共7页; 基金国家自然科学基金(61863019)。; 文摘为研究城市路网区域信号控制下的交通子区划分及交通拥塞疏导优化问题,明确交通拥塞控制子区划分影响因素并建立相邻交叉口关联度模型,将拥塞控制区域划分为“疏散区”“平衡区”。考虑“疏散区”“平衡区”不同的优化目标构建城市路网交通拥塞疏导优化双层规划模型,并以昆明市部分城市路网作为实验对象,通过仿真将实际控制方案与本文模型计算方案的控制效果进行对比,以此验证模型的适用性和有效性。仿真结果表明:除两个方案的平均停车次数优化效果一般以外,其他控制效果指标均具有很大的优化提升,其中车辆平均延误时间降低了7.7 s,重度拥塞里程比例下降了10.1%,路网车辆占有率下降了14.1%。综上可知,本文的疏导优化模型控制可快速疏导和有效缓解交通拥塞,模型具有良好的有效性,可为路网交通拥塞分区治理及疏导控制提供参考。; 关键词城市交通拥塞疏导优化模型双层规划理论城市交通拥塞交通小区划分关联度; Keywords urban traffic congestion mitigation and optimization model bi-level programming urban traffic congestion traffic zoning correlation degree; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高铁站接驳需求响应公交线路布设研究: 6; 作者史淼陈艳艳张妍高月喆孙昊; 机构北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京市首都公路发展集团有限公司; 出处《交通运输研究》 2025年第1期79-89,共11页; 基金北京市自然科学基金项目(L241079)。; 文摘为应对传统公共交通在接驳高铁站出站客流时暴露出的诸多短板,如高峰运力紧绷、平峰运力闲置、服务灵活性较差以及部分区域覆盖空白等,提升出站乘客的出行体验与满意度,构建高铁站接驳需求响应公交(Demand-Responsive Transit,DRT)线路布设优化模型。首先,基于手机信令数据提取高铁站出站客流的时空需求特征,挖掘DRT潜在客流。其次,依据潜在客流的特征,为高铁站接驳设计“定区不定线”的运行模式。其中,“定区”采用分层空间聚类算法,将研究区域划分为出行量均衡且稳定的服务小区。然后,为在各个服务小区内布设DRT线路,以最小化车辆行驶距离和最大化载客量为目标,构建DRT线路优化模型,并应用蚁群算法求解得到规划线路。最后,以北京南站为例,通过聚类算法将研究区域划分为14个服务小区,并在典型小区布设DRT运营线路。结果显示,DRT线路布设方案能满足85.71%的乘客需求,线路非直线系数为1.51,平均延误时间为2.18 min,满足线路开通条件。灵敏度分析证实,面对乘客需求及应用范围变化时,模型和算法仍保持良好的适用性。该方法实现了以需求为导向的DRT线路布设,能为高铁站接驳交通问题提供高效可行的解决方案。; 关键词需求响应公交高铁站接驳线路规划交通小区划分 K-MEANS聚类; Keywords DRT(Demand-Responsive Transit) high-speed railway station connection route planning traffic community division K-means clustering; 分类号 U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交通规划间接影响区范围界定的方法研究被引量：1: 7; 作者冯明兵姜茹嫣; 机构重庆交通大学交通运输学院; 出处《交通与运输》 2014年第A02期32-35,共4页; 文摘交通小区划分是交通调查和交通需求量预测的前提,确定划分交通小区的区域就显得十分重要。区域范围包括直接规划区和间接影响区。目前针对交通小区划分有一些原则,但是对于间接影响区范围界定并无相关研究。在分析小区划分与交通需求量预测相关原理后,探讨间接影响区范围界定的相关影响因素,并建立了交通规划间接影响区范围界定的定量计算模型。经实例验证,模型合理,可用于规划参考。; 关键词交通需求预测间接影响区交通小区划分交通调查四阶段法; Keywords Traffic demand forecast Indirect impact area Traffic zone division Traffic survey Four step method; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城市快速路系统OD矩阵推算技术研究被引量：4: 8; 作者王元庆杨柳耿殷郑蒙蒙; 机构长安大学公路学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第2期83-87,共5页; 文摘城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动.本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证.结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小.表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.; 关键词城市交通快速路 OD矩阵推算交通小区划分先验OD矩阵; Keywords urban traffic urban expressway OD matrix estimation traffic zone division seed OD matrix; 分类号 U491.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	交通规划导向的科技赋能交通小区划分方法	俞艳何宇嘉高昕欣张宸赫阎程	《现代城市研究》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	区域旅游交通小区划分研究	王志攀何冠楠高士麟	《交通科技与经济》	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	走廊层面交通小区划分方法的优化	宋俪婧朱家正刘雪杰陈静缐凯	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多层复杂网络的循环神经网络交通量预测模型	温志勇翁小雄谢帮权	《现代电子技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于双层规划的城市交通拥塞疏导优化研究	胡立伟赵雪亭杨锦青张苏航范仔健殷秀芬郭治	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	高铁站接驳需求响应公交线路布设研究	史淼陈艳艳张妍高月喆孙昊	《交通运输研究》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	交通规划间接影响区范围界定的方法研究	冯明兵姜茹嫣	《交通与运输》	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	城市快速路系统OD矩阵推算技术研究	王元庆杨柳耿殷郑蒙蒙	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD	2010	4	在线阅读下载PDF 职称材料