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北京市轨道交通站点周边区域共享自行车运行不均衡性研究 被引量:11
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作者 王家川 欧阳松寿 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期214-221,共8页
共享自行车是解决短距离出行和"最后一公里"交通问题的有效手段,但也引发了一些交通问题,尤其是在局部区域车辆淤积现象对其他交通出行方式产生了影响.本文将共享自行车骑行的租、还空间位置对应为出行的起讫点,基于出行OD分... 共享自行车是解决短距离出行和"最后一公里"交通问题的有效手段,但也引发了一些交通问题,尤其是在局部区域车辆淤积现象对其他交通出行方式产生了影响.本文将共享自行车骑行的租、还空间位置对应为出行的起讫点,基于出行OD分析了其整体时空运行特征和在轨道交通站点周边区域运行特性.本文还分析了共享自行车在轨道交通站点周边区域出现不均衡性的外部和运行特征因素,基于此提出了不平衡性量化值的计算模型.通过模型计算了典型轨道站点周边区域的不均衡性数值.该模型能够评估共享自行车在轨道交通区域运行的差异,以支持重点区域调度和监管. 展开更多
关键词 城市交通 不均衡性 OD分析 共享自行车 轨道交通站点
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“互联网+”背景下的轨道交通综合服务 被引量:7
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作者 黄建玲 汪波 鲍枫 《都市快轨交通》 北大核心 2016年第6期26-30,共5页
面对日益增长的轨道交通服务群体的新需求,结合轨道交通的发展现状,分析我国"互联网+"背景下轨道交通综合服务所面临的挑战;总结"互联网+"背景下轨道交通特征为"全面感知、泛在互联、深度挖掘、多样服务"... 面对日益增长的轨道交通服务群体的新需求,结合轨道交通的发展现状,分析我国"互联网+"背景下轨道交通综合服务所面临的挑战;总结"互联网+"背景下轨道交通特征为"全面感知、泛在互联、深度挖掘、多样服务",提出"互联网+"对轨道交通综合服务的引领升级体现在轨道交通信息采集、挖掘、服务、信息反馈全流程上,是一种闭环融合,构建的"互联网+"背景下轨道交通综合服务框架解释了这种全流程融合的过程;最后,阐述"互联网+"背景下轨道交通服务于行业监管、服务于运营企业、服务于乘客的具体内涵。 展开更多
关键词 互联网+ 轨道交通 综合服务
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基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型 被引量:18
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作者 翁剑成 付宇 +3 位作者 林鹏飞 王晶晶 毛力增 李东岳 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-85,93,共7页
城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行... 城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达90%以上,与其他4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值. 展开更多
关键词 城市交通 日维度指数预测 梯度提升决策树 路网交通指数 精度验证
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基于AFC数据的城市轨道交通突发事件客流影响分析 被引量:13
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作者 李臣 汪波 +2 位作者 白云云 陈艳艳 黄建玲 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2620-2627,共8页
分析突发事件下城市轨道交通客流影响程度对客流预测与疏散具有重要的现实意义。在明确城市轨道交通突发事件研究范围的基础上,基于AFC数据,提出突发事件下轨道客流时空影响范围的识别方法。从OD客流和进站客流2个角度,构建突发事件客... 分析突发事件下城市轨道交通客流影响程度对客流预测与疏散具有重要的现实意义。在明确城市轨道交通突发事件研究范围的基础上,基于AFC数据,提出突发事件下轨道客流时空影响范围的识别方法。从OD客流和进站客流2个角度,构建突发事件客流影响模型,定量分析突发事件对轨道交通客流的影响程度。结合北京市轨道交通AFC数据,确定出突发事件影响范围,提取客流时空分布特征,定量分析轨道交通客流受影响程度,并对模型结果进行分析及验证。 展开更多
关键词 城市轨道交通 突发事件 客流影响分析 AFC数据
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基于客流直达的城市轨道交通跨站停开行方案优化研究 被引量:4
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作者 杨安安 汪波 +1 位作者 陈绍宽 张翕然 《都市快轨交通》 北大核心 2022年第2期91-98,共8页
随着我国城市轨道交通网络的不断扩大以及高质量发展要求,对网络化运营组织提出了更高的要求。对于不具备越行条件的线路,如何通过停站方案优化来提高列车运行速度是一个重要的研究方向。在对传统A/B跨站停运营模式优劣分析的基础上,提... 随着我国城市轨道交通网络的不断扩大以及高质量发展要求,对网络化运营组织提出了更高的要求。对于不具备越行条件的线路,如何通过停站方案优化来提高列车运行速度是一个重要的研究方向。在对传统A/B跨站停运营模式优劣分析的基础上,提出了通过开行A/B/C 3类列车可同时提高列车运行速度且所有乘客无换乘的方案。首先,基于可乘坐列车类型对OD进行划分,对各类客流占比、所乘列车占比以及出行时间进行了探析。构建了以跨站方案和发车频次为决策变量的混合整数规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以北京地铁6号线为例进行算例分析。算例结果显示,A/B/C跨站停运营模式下乘客无需换乘,总出行时间和在车时间可分别减少2.15%和6.79%。若不考虑等车时间,总在车时间可减少14.25%。 展开更多
关键词 城市轨道交通 A/B/C跨站停 开行方案 无换乘 遗传算法
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面向智慧交通的移动激光点云树木分割 被引量:1
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作者 鲍枫 吴若棽 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期117-122,共6页
单树分割有利于提取交通标志牌,减少对交通标志的遮挡影响.针对有效采集到的道路两旁树木的点云数据,提出了一种改进的分水岭车载激光扫描的树木分割方法.该方法包含5个步骤:1)利用RANSAC(random sample consensus)自动检测和剔除地面点... 单树分割有利于提取交通标志牌,减少对交通标志的遮挡影响.针对有效采集到的道路两旁树木的点云数据,提出了一种改进的分水岭车载激光扫描的树木分割方法.该方法包含5个步骤:1)利用RANSAC(random sample consensus)自动检测和剔除地面点;2)压缩所有地面点到图像网格并保留三维信息;3)简化和去除不合格网格;4)利用启发式搜索方法查找树峰;5)应用改进分水岭方法划分单树树冠.通过对福建省厦门市环岛路进行实地采集的点云数据进行实验,验证了所提出的分割模型对于车载林木点云数据具有较好的分割结果. 展开更多
关键词 单树 分割 移动激光扫描仪 点云 改进分水岭分割算法
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城市轨道交通网络末班车衔接优化模型 被引量:1
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作者 汪波 黄建玲 牛丰 《城市轨道交通研究》 北大核心 2017年第10期5-10,共6页
城市轨道交通网络运营结束阶段,末班车在路网换乘站内能否实现合理地衔接,最能体现出以人为本的客运服务以及科学高效的运营秩序。根据城市轨道交通网络特点,提出了城市轨道交通网络末班车衔接编制的原则。从站间列车运行时间约束、线... 城市轨道交通网络运营结束阶段,末班车在路网换乘站内能否实现合理地衔接,最能体现出以人为本的客运服务以及科学高效的运营秩序。根据城市轨道交通网络特点,提出了城市轨道交通网络末班车衔接编制的原则。从站间列车运行时间约束、线间列车换乘衔接、末班列车线间衔接目标等角度,研究了轨道交通网络末班车衔接优化量化方法,建立了网络末班列车衔接优化模型。以北京轨道交通城区1号线、2号线和5号线局部路网为实例,编制了网络末班列车的优化时刻表。算例结果表明,模型及其优化算法可行,对路网运输计划编制工作有较强的实用性。 展开更多
关键词 城市轨道交通网络 末班车计划 列车衔接 多目 标线性规划
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多因素协同的大型活动场馆周边路段速度预测 被引量:1
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作者 翁剑成 吴明珠 +2 位作者 魏瑞聪 王晶晶 毛力增 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期34-44,共11页
大型活动会引起举办场馆周边区域路网出现交通流短时骤增与消散,导致周边区域路网交通运行呈现偶发性与不确定性波动,而现有预测方法通常难以捕捉特殊事件下交通流受多维因素复杂影响及其演变机理。为充分挖掘路段速度的时间序列和影响... 大型活动会引起举办场馆周边区域路网出现交通流短时骤增与消散,导致周边区域路网交通运行呈现偶发性与不确定性波动,而现有预测方法通常难以捕捉特殊事件下交通流受多维因素复杂影响及其演变机理。为充分挖掘路段速度的时间序列和影响因素特征,揭示速度预测中不同影响特征间的耦合作用机理,提出了一种结合可解释机器学习与长短时记忆网络的速度预测模型(MC-LSTM)。结合大型活动的特点构建影响因素集,采用XGBoost算法评价活动规模、性质等因素特征对场馆周边路段速度的影响相对重要度,量化多元因素对场馆周边路网运行状态的协同效用,融合LSTM网络,考虑交通状态的时间依赖关系,捕获不同历史时期的时间相关性,实现对活动期间场馆周边路段速度的精确预测。以北京市连续6个月的大型活动期间周边路网为例进行模型验证,结果表明:所构建的MC-LSTM模型的预测精度可达94.5%以上,优于考虑多因素协同的XGBoost模型、只考虑单因素特征的LSTM模型及未考虑外部特征的LSTM模型,证明该研究所提出的模型有效性与稳定性更优,可为大型活动场馆周边路网交通组织优化和制定针对性交通管控与保障措施提供定量化的决策依据。 展开更多
关键词 城市交通 大型活动 速度预测 长短时记忆神经网络(LSTM) XGBoost模型 多因素耦合
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