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东京轨道交通乘客平均出行距离特征分析被引量：1: 1; 作者钱卫力《城市轨道交通研究》北大核心 2015年第11期1-3,12,共4页; 城市轨道交通乘客平均出行距离是城市轨道交通线路运营的一个重要指标。为研究城市轨道交通乘客平均出行距离,选取了东京轨道交通线路截至2006年的客流数据,针对不同年份的线路长度、乘客平均出行距离及其占线路全长比例等指标进行分析... 展开更多; 关键词东京轨道交通乘客平均出行距离; 在线阅读下载PDF 职称材料

汽车和自行车出行占用的道路面积: 2; 作者文国玮《城市规划》 1982年第6期10-16,共7页; 道路中车行道用地是否合适,是城市道路用地指标的一个重要的衡量条件。对于城市中所需要的车行道用地面积估算应该以汽车和自行车在城市道路上的出行所占有的道路面积为基本依据,以高峰小时为时间条件,按照不同的交通组织和道路系统结... 展开更多; 关键词道路面高峰小时平均出行距离汽车标准车行道使用系数平均车速城市道路综合反应时道路网; 在线阅读下载PDF 职称材料

非完全信息条件下交通分布预测时间(距离)法: 3; 作者朱顺应王红朱真才《重庆交通学院学报》 2005年第2期98-100,共3页; 对于新兴城镇和快速扩张城市的交通分布预测,由于信息缺乏很难采用传统的预测方法.本文提出了非完全信息下的交通分布预测时间(距离)法,并给出了其参数标定方法,对其可靠性也进行了实证性分析,最后,探讨了该模型对时间(或距离)的敏感性... 展开更多; 关键词非完全信息交通分布平均出行时间(距离) 敏感性分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

不利天气下离散化动态交通路网容量研究被引量：4: 4; 作者章锡俏安实盛洪飞《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期85-88,共4页; 为了制定合理的不利天气下交通管理方案,采用离散化动态交通路网容量描述道路网容量变化情况.定义了不利天气下离散化动态路网容量,提出了与时空消耗概念相类似的基于通行能力的离散化动态路网容量计算模型,并对模型中的通行能力和平均... 展开更多; 关键词不利天气动态交通路网容量通行能力平均出行距离; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名东京轨道交通乘客平均出行距离特征分析被引量：1: 1; 作者钱卫力; 机构重庆市交通规划研究院; 出处《城市轨道交通研究》北大核心 2015年第11期1-3,12,共4页; 文摘城市轨道交通乘客平均出行距离是城市轨道交通线路运营的一个重要指标。为研究城市轨道交通乘客平均出行距离,选取了东京轨道交通线路截至2006年的客流数据,针对不同年份的线路长度、乘客平均出行距离及其占线路全长比例等指标进行分析,总结了东京轨道交通乘客平均出行距离特征。; 关键词东京轨道交通乘客平均出行距离; Keywords Tokyo rail transit average passenger trip distance; 分类号 U239.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名汽车和自行车出行占用的道路面积: 2; 作者文国玮; 出处《城市规划》 1982年第6期10-16,共7页; 文摘道路中车行道用地是否合适,是城市道路用地指标的一个重要的衡量条件。对于城市中所需要的车行道用地面积估算应该以汽车和自行车在城市道路上的出行所占有的道路面积为基本依据,以高峰小时为时间条件,按照不同的交通组织和道路系统结构形式分别进行。本文所介绍的方法不涉及城市道路中的人行道用地和其它用地的估算,仅作为城市所需道路面积估算对参考。; 关键词道路面高峰小时平均出行距离汽车标准车行道使用系数平均车速城市道路综合反应时道路网; 分类号 TU984 [建筑科学—城市规划与设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非完全信息条件下交通分布预测时间(距离)法: 3; 作者朱顺应王红朱真才; 机构重庆交通学院交通运输学院甘肃省公路工程总公司; 出处《重庆交通学院学报》 2005年第2期98-100,共3页; 文摘对于新兴城镇和快速扩张城市的交通分布预测,由于信息缺乏很难采用传统的预测方法.本文提出了非完全信息下的交通分布预测时间(距离)法,并给出了其参数标定方法,对其可靠性也进行了实证性分析,最后,探讨了该模型对时间(或距离)的敏感性问题.; 关键词非完全信息交通分布平均出行时间(距离) 敏感性分析; Keywords incomplete information traffic distribution average trip time or distance sensitivity analyses; 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

题名不利天气下离散化动态交通路网容量研究被引量：4: 4; 作者章锡俏安实盛洪飞; 机构哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨工业大学交通科学与工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期85-88,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(70841007); 文摘为了制定合理的不利天气下交通管理方案,采用离散化动态交通路网容量描述道路网容量变化情况.定义了不利天气下离散化动态路网容量,提出了与时空消耗概念相类似的基于通行能力的离散化动态路网容量计算模型,并对模型中的通行能力和平均出行距离两个变量进行了说明:采用径向基函数神经网络模型处理不利天气下通行能力与众多非线性影响因素;用概率统计理论推导出行距离的概率密度函数,概率密度函数的均值即为交通平均出行距离.通过对哈尔滨市暴雨天气下道路实际数据的分析,验证了模型的可行性和有效性.; 关键词不利天气动态交通路网容量通行能力平均出行距离; Keywords adverse weather dynamic traffic road network capacity traffic capacity average trip distance; 分类号 U491.114 [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