BP与小波神经网络短时交通流预测对比研究

短时交通量预测是实时管理、调度城市交通的基础。采用小波神经网络方法预测短时交通量,给出了小波变换的基本原理,选取母小波为隐含层基函数构建小波神经网络的基本框架。选取南京市某路段为实例,通过对比传统BP神经网络说明小波神经网络的准确性。实验表明,两种神经网络预测方法都具有一定的准确性,小波神经网络优于BP神经网络。

职住均衡对重庆市交通出行的影响

以重庆市主城九大行政区为研究单元,基于2007～ 2011年的统计数据,采用就业-居住偏离度指数定量分析了主城区职住分布的空间差异与变化情况,并探讨了职住分布对人均出行次数、交通方式分担率、出行时间等交通出行指标的影响.结果表明：①主城区职住分布的空间差异及变化明显,总体呈现职住进一步分离;②主城区内职住越平衡人均出行次数越少;③职住进一步分离是小汽车出行增长的原因之一;④职住进一步分离是居民出行时间增多的原因之一.

多情景下公交停靠站线路容量优化方法研究

本文在分析公交停靠站通行能力的基础上,运用排队论公式确定出公交停靠站线路容量计算公式,从不同方面提出了公交停靠站线路容量优化分析方法。结果表明直线式公交停靠站改成港湾式时,在到达率不大时能够起到优化线路容量的效果;当平均到达率小于0.3(veh/min)时,提高泊位数能够大幅度增加线路容量;减少站距能够提高停靠站线路容量,而且效果显著。