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考虑车流通行效率的混行交叉口时空资源配置
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作者 钱国敏 任璐 +3 位作者 季青原 冯远静 章立辉 王殿海 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期67-73,83,共8页
为优化小汽车和大型车混行环境下交叉口时空资源配置,本文基于车道模型构建一套以通行能力最大为目标的混合整数线性规划模型。在模型中,首先,考虑许可车道位置对不同转向的小汽车车流和大型车车流通行效率的不同影响,以提升车道模型实... 为优化小汽车和大型车混行环境下交叉口时空资源配置,本文基于车道模型构建一套以通行能力最大为目标的混合整数线性规划模型。在模型中,首先,考虑许可车道位置对不同转向的小汽车车流和大型车车流通行效率的不同影响,以提升车道模型实际应用效果;其次,松弛车道位置约束,不再固定左直右进口车道的相对布设位置,以进一步考虑车流通行效率受许可车道位置影响对交叉口时空资源配置的影响;随后,考虑到相对布设位置改变会引发一些受车道渠化方案影响的潜在冲突,构建相应约束以判断潜在冲突是否存在,以及考虑其对交叉口时间资源配置的影响。数值算例结果表明:考虑车流通行效率受许可车道位置影响会改变交叉口时空资源配置,相比于传统车道模型,所构建模型在确保车流运行安全的基础上可提升交叉口最大通行能力,提升程度随大型车占比和车道位置对车流通行效率影响的增大而逐渐增大,随大型车与小汽车通行效率差异的增大呈现先增大后减小的趋势。 展开更多
关键词 交通工程 时空资源配置 车道模型 交叉口 通行能力
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PISM冰盖模式对Amery冰架流速场模拟的适用性 被引量:5
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作者 季青原 王帮兵 孙波 《极地研究》 CAS CSCD 2015年第3期229-236,共8页
在全球气候变暖的背景下,冰架系统是监视和预测冰盖稳定性的理想研究区域。然而传统的冰架观测与调查方法只能从某一侧面揭示冰架的运动状态和演化信息,无法预测其未来变化;冰盖模式作为非常有潜力的数值计算方法,成为研究和预测冰盖/... 在全球气候变暖的背景下,冰架系统是监视和预测冰盖稳定性的理想研究区域。然而传统的冰架观测与调查方法只能从某一侧面揭示冰架的运动状态和演化信息,无法预测其未来变化;冰盖模式作为非常有潜力的数值计算方法,成为研究和预测冰盖/冰架演化的热点领域。Lambert冰川-Amery冰架系统是东南极冰盖最大的冰川系统,对于研究东南极冰盖的物质平衡和冰盖稳定性具有重要意义。使用PISM冰盖模式,对该冰川系统的流动过程进行模拟,得到冰表面流速场数据,并将模拟流速场与实测数据进行对比,发现两者在大部分区域吻合较好,但在冰架前缘处呈现出一些差异。进一步讨论差异可能的来源以及模拟可以改进的地方。 展开更多
关键词 AMERY冰架 有限差分模型 PISM模式 流速场分析
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基于空间计量模型的中国东中部地区FDI时空演变格局研究 被引量:4
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作者 龚惠文 季青原 金平斌 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期595-604,620,共11页
以我国东中部202个地级以上城市为研究对象,利用空间自相关方法分析了2003~2012年东中部地区外商直接投资(Foreign direct investment,FDI)区位选择的时空演变格局,采用地理权重回归模型(GWR)分析了FDI区位选择的主要影响因素.空间... 以我国东中部202个地级以上城市为研究对象,利用空间自相关方法分析了2003~2012年东中部地区外商直接投资(Foreign direct investment,FDI)区位选择的时空演变格局,采用地理权重回归模型(GWR)分析了FDI区位选择的主要影响因素.空间自相关分析结果表明,东中部地区FDI集聚性逐渐减弱,其中,东部地区FDI的比重不断下降,而中部地区的比重不断上升,区域引资逐渐平衡.GWR模型的结果表明,市场规模、劳动力质量、集聚经济、科技创新以及国家政策与FDI均呈显著正相关,并且以环渤海地区为界,南方地区的FDI流入主要取决于市场规模和劳动力质量,而北方则主要受集聚经济和科技创新的影响.本研究可为区域引资格局的发展以及外资企业的区位选择提供决策支持. 展开更多
关键词 FDI 时空演变 空间自相关 地理权重回归 东中部地区
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城市交通路网动态短时推理与精准预测研究 被引量:1
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作者 覃缘琪 季青原 +3 位作者 葛俊 戴星原 陈圆圆 王晓 《智能科学与技术学报》 2022年第3期380-395,共16页
城市路网结构对于交通拥堵的形成及其在时空上的传播过程具有重要的影响。然而,在基于传统交通模型或深度学习模型的研究中,交通模式的生成与传播往往并未考虑路网特征,且只能通过交通特征指标进行间接刻画,使得难以动态描述其在时间及... 城市路网结构对于交通拥堵的形成及其在时空上的传播过程具有重要的影响。然而,在基于传统交通模型或深度学习模型的研究中,交通模式的生成与传播往往并未考虑路网特征,且只能通过交通特征指标进行间接刻画,使得难以动态描述其在时间及空间维度上的特征,导致交通模式传播预测精准度不高且缺乏针对性。为了解决上述问题,提出了一种新型的基于交通模式推理的交通预测框架TP2。该框架将拥堵传播模式建模为一个随时间变化的时序知识图谱,并使用一种包含了全新聚合函数RGraAN的推理框架进行时序推理,以捕捉交通拥堵的动态时变传播模式,将路段和与其存在交通模式关联的路段进行组合,并构建时空关联路网子区域,然后基于图神经网络的交通短时预测模块充分挖掘子区内的交通流时空相关性,并预测子区内各个路段的未来速度变化情况。与现有方法相比,TP2预测精度相比A3T-GCN模型有1%~2%的提升。 展开更多
关键词 路网结构 传播模式 交通状态推理与预测 时序知识图谱 图神经网络
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