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基于DEA-Malmquist-Tobit模型的铁路公交化运营旅客进站查验效率评价研究
1
作者
姚佼
廖亦杭
+2 位作者
张海东
何家平
王祯琦
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第1期156-164,190,共10页
为解决铁路旅客进站查验效率评价的准确性和科学性等问题,针对区域一体化背景下铁路进站客流量大、班次密集等公交化运营的特点,以长三角地区核心城市车站为例,对旅客进站查验效率进行评价研究。通过构建融合变异系数与主成分分析法的...
为解决铁路旅客进站查验效率评价的准确性和科学性等问题,针对区域一体化背景下铁路进站客流量大、班次密集等公交化运营的特点,以长三角地区核心城市车站为例,对旅客进站查验效率进行评价研究。通过构建融合变异系数与主成分分析法的指标筛选模型,建立旅客进站查验效率评价指标体系;引入DEA-Malmquist效率评价模型,对20个不同等级车站的进站查验效率进行评价,并基于时间序列,分析不同站点的进站查验效率的变化趋势;利用Tobit有限值回归模型,对旅客进站查验效率的影响因素进行定量分析。结果表明,DEA-Malmquist-Tobit模型综合了各模型的优点,能够更全面地评估铁路客运车站的效率变化和影响因素。研究结论对于铁路运输部门提升车站查验效率、优化客运组织具有重要参考价值。
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关键词
铁路公交化运营
进站查验
DEA-Malmquist效率评价模型
Tobit有限值回归模型
指标筛选模型
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职称材料
基于模型偏差学习的交通信号自适应优化方法
2
作者
黄玮
张轩宇
+1 位作者
李世昌
赵靖
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2229-2240,共12页
城市交通信号配时优化是保证交通系统整体运行效率的前提条件。传统基于模型的信号控制方法往往基于历史统计数据,并且底层交通流模型不可避免地存在模型偏差,影响控制方案的科学性及其实际应用效果。考虑模型与数据融合驱动,提出一种...
城市交通信号配时优化是保证交通系统整体运行效率的前提条件。传统基于模型的信号控制方法往往基于历史统计数据,并且底层交通流模型不可避免地存在模型偏差,影响控制方案的科学性及其实际应用效果。考虑模型与数据融合驱动,提出一种基于模型偏差学习的交通信号控制自适应优化方法,以最小化路网行程时间为目标,建立信号控制最优化模型。首先,针对交通流预测模型的模型偏差,引入偏差函数表示预测模型与实际交通流状态间的误差;其次,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的偏差函数,结合实际交通流数据对模型偏差进行学习,提高偏差函数的拟合效果;在此基础上,提出考虑模型偏差信息的自适应优化方法,以提高信号控制方法的控制性能。以小型测试路网与实际路网为例进行算例分析,基于SUMO仿真对本文提出的模型偏差学习方法进行验证,考虑不同交通流量条件,与固定配时、模型预测控制进行比较,分析其控制性能指标。结果表明,模型与数据融合驱动的信号控制自适应优化方法能有效提高预测模型的准确性,降低路网行程时间,与基于模型的控制和模型预测控制方法相比路网累积行程时间平均减少了38.3%和25.6%,提升了路网的实际运行效果。最后在宣城实际路网的仿真验证了方法的有效性。
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关键词
城市道路交通
信号控制
模型与数据融合驱动
模型偏差
自适应优化
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职称材料
题名
基于DEA-Malmquist-Tobit模型的铁路公交化运营旅客进站查验效率评价研究
1
作者
姚佼
廖亦杭
张海东
何家平
王祯琦
机构
上海理工大学
管理学院
上海理工大学智慧城市交通研究院
国家铁路局安全技术中心安全评价
研究
所
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第1期156-164,190,共10页
基金
上海市人民政府决策咨询研究项目(2023-JD-J08)。
文摘
为解决铁路旅客进站查验效率评价的准确性和科学性等问题,针对区域一体化背景下铁路进站客流量大、班次密集等公交化运营的特点,以长三角地区核心城市车站为例,对旅客进站查验效率进行评价研究。通过构建融合变异系数与主成分分析法的指标筛选模型,建立旅客进站查验效率评价指标体系;引入DEA-Malmquist效率评价模型,对20个不同等级车站的进站查验效率进行评价,并基于时间序列,分析不同站点的进站查验效率的变化趋势;利用Tobit有限值回归模型,对旅客进站查验效率的影响因素进行定量分析。结果表明,DEA-Malmquist-Tobit模型综合了各模型的优点,能够更全面地评估铁路客运车站的效率变化和影响因素。研究结论对于铁路运输部门提升车站查验效率、优化客运组织具有重要参考价值。
关键词
铁路公交化运营
进站查验
DEA-Malmquist效率评价模型
Tobit有限值回归模型
指标筛选模型
Keywords
Public Railway Operation
Entrance Check
DEA-Malmquist Efficiency Evaluation Model
Tobit Finite Regression Model
Index Filter Model
分类号
U293.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于模型偏差学习的交通信号自适应优化方法
2
作者
黄玮
张轩宇
李世昌
赵靖
机构
中山
大学
智能工程学院
上海理工大学智慧城市交通研究院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2229-2240,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52102401,52122215)
上海市曙光计划项目(22SG45)
上海市创新行动计划(23692112200)。
文摘
城市交通信号配时优化是保证交通系统整体运行效率的前提条件。传统基于模型的信号控制方法往往基于历史统计数据,并且底层交通流模型不可避免地存在模型偏差,影响控制方案的科学性及其实际应用效果。考虑模型与数据融合驱动,提出一种基于模型偏差学习的交通信号控制自适应优化方法,以最小化路网行程时间为目标,建立信号控制最优化模型。首先,针对交通流预测模型的模型偏差,引入偏差函数表示预测模型与实际交通流状态间的误差;其次,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的偏差函数,结合实际交通流数据对模型偏差进行学习,提高偏差函数的拟合效果;在此基础上,提出考虑模型偏差信息的自适应优化方法,以提高信号控制方法的控制性能。以小型测试路网与实际路网为例进行算例分析,基于SUMO仿真对本文提出的模型偏差学习方法进行验证,考虑不同交通流量条件,与固定配时、模型预测控制进行比较,分析其控制性能指标。结果表明,模型与数据融合驱动的信号控制自适应优化方法能有效提高预测模型的准确性,降低路网行程时间,与基于模型的控制和模型预测控制方法相比路网累积行程时间平均减少了38.3%和25.6%,提升了路网的实际运行效果。最后在宣城实际路网的仿真验证了方法的有效性。
关键词
城市道路交通
信号控制
模型与数据融合驱动
模型偏差
自适应优化
Keywords
urban road traffic
signal control
integrated model-based and data-driven
model bias
adaptive optimization
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DEA-Malmquist-Tobit模型的铁路公交化运营旅客进站查验效率评价研究
姚佼
廖亦杭
张海东
何家平
王祯琦
《铁道运输与经济》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于模型偏差学习的交通信号自适应优化方法
黄玮
张轩宇
李世昌
赵靖
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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