关键词： 交通运输系统工程   遥感图像   模糊技术   Hough变换   空间占有率  

摘要： 首先,利用Hough变换估计出道路长度。然后,利用模糊技术估计出车辆长度。最后得出车辆的空间占有率。采用OpenCV在VC++6.0环境下进行仿真实验,结果表明:该方法能够准确地估计出道路上车辆的空间占有率。

关键词： 交通运输系统工程   交通诱导信息   公交优先   尾气排放   信号配时   改进遗传算法  

摘要： 考虑了诱导信息对交叉口小汽车驾驶员路径选择的影响,建立了替换路径概率选择模型和交通状态实时更新模型,共同约束信号配时模型的求解,进而得到交通诱导与公交优先协同作用的交叉口信号配时模型。应用改进遗传算法对优化模型进行求解,求解结果显示模型中考虑诱导信息影响后,乘客总延误、车辆总延误、人均车辆尾气排放降低幅度分别为4.4%、2.8%和1.4%,说明通过合理诱导交通流,可以一定程度上降低路网整体负荷、减少尾气排放。

关键词： 交通运输系统工程   公交优先   公交信号优先   感应式控制系统  

摘要： 针对目前我国公交信号优先基本都是在路口采用固定配时基础上实现的局限性,提出了一种基于不同控制级别的感应式控制系统下公交信号优先实现方法,并结合珠海市东西部公交快速化工程进行了实证分析。结果表明,所提出的方法具有良好的可实施性。

关键词： 大学生就业   管理   系统工程   结构模型   控制措施  

摘要： 本文把大学生就业管理看成一项系统工程,首先利用系统科学的观点、原理和方法,从需求侧数量、供给侧结构、服务功能、政策环境等方面对我国大学生就业的现状、问题及原因进行系统分析;然后从大学生就业管理的对象、内容和过程的角度构建大学生就业管理系统工程的设计结构模型、分析框架模型和控制结构模型;最后利用系统工程理论提出"拓宽供给,分流需求,柔性就业,动态平衡"的宏观调控策略及就业管理系统工程的优化控制措施。

关键词： 交通运输系统工程   有效停车泊位   短时预测   小波变换   粒子群算法   小波神经网络  

摘要： 基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,通过选择合适的小波函数对有效停车泊位时间序列进行多尺度的小波分解与重构,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明：与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5-7倍,且预测稳定性较好。

关键词： 交通运输系统工程   车均延误模型   难易程度   适用性  

摘要： 构建一种基于一定交通需求和信号控制的实验环境,对比分析了4种经典的信号控制交叉口车均延误模型的适用性。首先,从模型结构和变量个数两个角度比较了4种车均延误模型在使用过程中的难易程度。然后,针对微观交通仿真软件VISSIM,研究了检测区段和分析期对延误测算值的影响。最后,通过对交叉口饱和度与周期时长进行交叉分类设计了多种实验方案,进而对比分析了4种车均延误模型与仿真模型的吻合程度。结果显示,Webster模型简单易用,倾向于低估延误,其适用性最差;ARRB模型较为复杂,其适用性最好;HCM1985模型同样简单易用,其适用性一般;HCM2000模型适用范围广但过于复杂,其适用性一般。总体来讲,对于单点信号控制交叉口,ARRB车均延误模型在估计车辆延误方面有最好的性能表现。本文研究成果能为选用车均延误模型提供理论依据与参考。

关键词： 交通运输系统工程   混合运输网络设计   和声搜索算法   云模型   ILOG   Cplex  

摘要： 针对综合运输网络中的货物运输,以货流运输费用、扩建和新建费用最小为目标,构建了考虑建设资金约束的综合运输网络设计优化模型,采用结合ILOG Cplex的云和声搜索算法进行求解。路段的扩建或新建方案由云和声搜索进行优化,根据路段扩建或新建方案获取货流的k短路集合作为配流的备选径路集合,利用ILOG Cplex进行配流。仿真结果表明了模型和求解算法的有效性,且云模型的引入有效提升了和声算法的寻优效率。

关键词： 交通运输系统工程与信息   经济体制转型   高速铁路网   基础设施建设   城市轨道   高速公路   交通线路   总里程  

摘要： 刚刚过去的2015年是我国经济体制转型逐步深化的一年,经济增速从7%到6.9%的变化虽然不大,但进一步诠释了新常态发展的内涵.高速铁路年内新增里程3306公里,内地高铁总里程达到1.9万公里,哈大高铁、兰新高铁等项目建成通车,基本形成了以＂四纵四横＂为主骨架的高速铁路网;高速公路达到12.3万公里;26座城市开通城市轨道交通线路约3600公里.基础设施建设成绩斐然.

关键词： 交通运输系统工程   拥挤度   云模型   地铁换乘枢纽   基础设施  

摘要： 针对地铁换乘枢纽拥挤状态划分中的模糊性和随机性,提出了一种基于云模型的地铁换乘枢纽行人拥挤度辨识方法。首先分析行人拥挤度的内涵和度量标准,根据它们在不同服务水平下边界值计算云的数字特征。其次利用云的合成理论建立不同服务水平对应的模板云模型,同时将采集到的行人交通特性基本参数输入到枢纽内各基础设施的云发生器中,建立待识别云模型。然后根据云相似度计算模板云和待识别云的相似度并引入拥挤度定义,给出拥挤度辨识的具体实现过程。最后以西安市北大街地铁换乘枢纽为例对其进行了试验验证。结果表明:通过实际采集的数据建立待识别云模型,并与模板云作相似度分析,得出通道该时刻的行人拥挤度为100.095,处于拥挤状态;楼梯该时刻的行人拥挤度为100.273,处于拥挤状态。该方法不仅能够较准确地定量辨别枢纽内行人拥挤度状态,而且能够反映行人拥挤的程度和拥挤的变化过程,有较强的实用性。

关键词： 交通运输系统工程   动态O-D矩阵估计   最小二乘法   城市轨道交通   滑动平均策略  

摘要： 基于最小二乘方法建立了一种滑动平均策略下的动态O-D（origin-destination）矩阵估计模型。通过对自动售检票数据统计分析,发现历史与当前客流的分布结构在连续时段内具有内在关联性,以此引入滑动平均策略来有效利用多个时段的客流信息,构建基于平均策略的动态O-D矩阵估计模型。定义基于O-D行程时间分布特征的客流到达系数,从而有效刻画交通流的动态特性,建立O-D流量与车站进出站客流量之间的影响关系。最后,以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明：从全日平均相对误差角度分析,模型估计精度提高约15%-20%,即有效提高城市轨道交通在较短时间范围内O-D矩阵估计精度。