以轨道交通行业为背景,以智慧轨道交通(SRT)为对象,研究智慧轨道交通"全联网"(IoT)的基本组成框架和关键技术。将IoT置于下一代Internet背景之中,提出了以"智慧轨道交通骨干通信网"(SRT-BCN)为核心、以"基础...以轨道交通行业为背景,以智慧轨道交通(SRT)为对象,研究智慧轨道交通"全联网"(IoT)的基本组成框架和关键技术。将IoT置于下一代Internet背景之中,提出了以"智慧轨道交通骨干通信网"(SRT-BCN)为核心、以"基础接入网-资源网络"为轨道交通信息源和受主网络的"智慧轨道交通全联网(IoT for SRT,SRT-IoT)"的系统组成框架。针对轨道交通行业的特点,进一步将智慧轨道交通基础接入—资源网中与轨道交通有关部分划分为"列车接入—资源网"(TARN)和"地面接入—资源网"(GARN),并分析智慧轨道交通骨干通信网(SRT-BCN)和外围接入/资源网的特点,讨论相关的关键技术。重点讨论了与列车相关的TARN技术,得出需要进一步发展TARN相关网络技术的结论,为实现SRT-IoT更广泛的互联互通奠定研究基础。展开更多
研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素,有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为,预判新线开通带来的客流变化,以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的...研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素,有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为,预判新线开通带来的客流变化,以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型,实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先,从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标;其次,以开通后的乘车次数表征新线吸引力,基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型;最后,依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明,居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素,其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例;而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外,轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。展开更多
文摘以轨道交通行业为背景,以智慧轨道交通(SRT)为对象,研究智慧轨道交通"全联网"(IoT)的基本组成框架和关键技术。将IoT置于下一代Internet背景之中,提出了以"智慧轨道交通骨干通信网"(SRT-BCN)为核心、以"基础接入网-资源网络"为轨道交通信息源和受主网络的"智慧轨道交通全联网(IoT for SRT,SRT-IoT)"的系统组成框架。针对轨道交通行业的特点,进一步将智慧轨道交通基础接入—资源网中与轨道交通有关部分划分为"列车接入—资源网"(TARN)和"地面接入—资源网"(GARN),并分析智慧轨道交通骨干通信网(SRT-BCN)和外围接入/资源网的特点,讨论相关的关键技术。重点讨论了与列车相关的TARN技术,得出需要进一步发展TARN相关网络技术的结论,为实现SRT-IoT更广泛的互联互通奠定研究基础。
文摘研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素,有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为,预判新线开通带来的客流变化,以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型,实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先,从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标;其次,以开通后的乘车次数表征新线吸引力,基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型;最后,依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明,居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素,其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例;而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外,轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。
