城市智能交通系统工程项目评标机制与综合评价方法研究

结合智能交通系统的特点,系统分析了我国城市智能交通系统评标机制,提出了在城市智能交通系统评标机制中建立后评价体系,并将层次分析与灰色关联结合的方法应用于智能交通系统方案评标方法中,结合智能交通系统项目评标实例,运用该方法进行了评价.

基于GIS的交通信息Web对外发布系统应用研究

针对目前智能交通系统中所采用的有限的交通信息发布手段,在对外发布的信息内容和数量都远远不能满足实际需要的实际情况,运用系统的思想,对目前国内刚刚起步的,将互联网和先进的地理信息系统平台相结合来对外发布交通信息的信息发布系统的基本原理、可行应用、一般系统构架等进行了研究。指出运用互联网可以提供相当大量的信息服务,而先进的地理信息系统平台能够处理、查询、分析、显示各种静态与动态的交通信息,二者的结合是交通信息发布的一个重要发展趋势,并特别通过一个实际系统探讨了一种当前经济可行系统的实现方式。

PPP模式下的城市轨道交通项目投资策略研究

PPP模式在国内城市轨道交通领域的应用前景广阔.社会投资机构与政府在城市轨道交通领域的项目合作,本质上是一种投资决策分析,核心在于研究社会投资机构的投资决策规律.本文在PPP模式下,通过分析PPP项目的基本博弈关系,模拟作为理性人的社会投资机构参与政府择优选择项目合作伙伴的特征,基于Bayesian博弈构建模型,提出博弈主体的效用水平和目标函数,并研究在博弈均衡结果下,无投资偏好和有投资偏好条件的报价特点及最佳策略,旨在为应用PPP模式促进城市轨道交通项目建设提供理论参考,最大程度减少因投资评价不准确、不合理而造成项目失败的风险.

基于聚类分析的城市交通路段划分研究

根据交通流特性的相似性进行交通路段划分对城市交通管理和控制具有重要作用.交通流数据具有时间序列特征,相似性度量问题是时间序列聚类中的最基本的问题之一.本文为交通流数据聚类给出了一种基于灰色关联的相似性度量方法,通过比较试验确定了它具有较高的聚类精度.在每个时段时间序列间的相似性差异、在某一个时段的异常数据等会影响到在整个时间区间的交通流数据聚类,为此本文提出了一种基于时段划分的交通流数据聚类方法.这个方法首先对每个时段数据进行聚类,然后采用最大频繁项集方法得到最终聚类结果(即交通路段划分),实例证明了方法的有效性.

逆向系统工程引论

基于科学、技术、工程"三元论"的理论,对系统工程的基本定位及思维方式进行了反思,提出了创建逆向系统工程(results-oriented system engineering,ROSE)的必要性和可行性。指出ROSE构建的新的存在物以系统形式存在,构建过程表现为要素集成和整体涌现。阐述了ROSE的成效性原理、精益性原理、集成性原理和实践性原理,并从系统认知和系统实践两个层面阐述了ROSE方法论的逻辑过程。最后对ROSE的应用进行了实证分析。

基于交通环境承载力的城市交通容量的确定方法及应用

基于交通环境承载力的城市交通容量是衡量交通可持续发展的一个关键定量指标,研究城市交通容量的基本理论和确定方法具有十分重要的理论和现实意义。在对各国交通容量的研究现状进行分析的基础上,将交通容量划分为微观交通容量和宏观交通容量,并给出了相应的定义。然后从系统的观点出发提出了一种新的基于交通环境承载力的城市交通容量确定方法并进行了应用。应用结果表明:该方法能够有效地确定城市交通容量,从而为政府部门进行城市交通规划、衡量城市交通可持续发展提供科学决策依据。

基于统计特性的城市快速路交通流状态划分

目前交通流理论研究的主要对象为高速公路,与其相比,城市快速路交通流则具有明显不同的特点.交通科学是一门说证科学,在实证数据的基础上,首先对城市快速路交通流速度概率分布进行了研究,分析了在不同密度条件下速度概率分布的特性.在此基础上,在流—密平面中将交通流划分为自由流、谐动流、同步流和堵塞4个稳态相位,并具体讨论了各个相位的性质,定量标定了每个相位的区域范围.

交通环境承载力动态离散计算方法及应用

本文应用系统工程的原理和方法分析了污染物在环境系统中的输入输出模式,然后尝试性地建立了交通环境承载力的动态离散量化模型并给出了该模型的应用,从而为交通管理部门规划城市交通规模,确定交通环境整治方向,实现城市交通可持续发展提供科学决策依据。

天津滨海新区物流信息平台系统框架研究

在对天津滨海新区的发展趋势以及国内外相关系统分析的基础上,针对天津滨海新区对公共物流信息平台的需求,对其物流信息平台的系统框架进行了设计。

交通运输科技循环经济发展管理研究

交通运输科技循环经济的发展管理研究,对于促进交通运输循环经济乃至全行业的全面协调可持续发展都具有重大意义。本文提出了完整的交通运输科技循环经济发展研究框架,给出了交通运输科技循环经济的定义,分析并阐述了其内涵、特征与发展方向,研究了交通运输科技循环经济发展管理的关键问题和技术路线。

交通拥堵发生时车道非同态性变化的仿真分析

交通系统的状态转移是一个正负反馈交替发生作用的过程。首先提出了同态度量指标、时空差异度指标等新概念用于定性判断交通系统的状态,并在此基础上,建立了一组变参数线性方程用以描述交通系统状态转移的正负反馈交互迭代的过程。最后以某城市环路一个路段发生交通拥堵的过程为实例,仿真分析了交通拥堵发生时车道非同态性变化的过程,仿真结果表明提出的模型能较好地反映车道非同态性变化的实际情况。

基于运输费用分解法的多周期随机存贮运输问题的研究

在分析传统FPP方法不足的基础上, 提出了一种求解存贮运输问题的新方法———运输费用分解法. 研究了该方法的特点和适应范围, 并应用该方法求解了一类多品种多周期随机需求的存贮运输问题,构造了求解该问题的启发式算法. 实验结果表明,TCPP方法能够有效地求解复杂的多周期随机存贮运输问题.*

城际高速公路交通拥堵与预警——短时预测组合模型算法

城际高速公路交通流短时预测的意义伴随着我国高速公路路网规模、范围的不断扩大和延伸，尤其是交通出行量的持续快速增长和城市规模的扩展，高速公路所拥有的快速，大容量，安全高效的特征正在逐步变化。一些发达地区或城市圈区域的高速公路交通负荷日益增加，与之相关联的高速公路甚至演变为城市通勤道路的一部分，由此造成高速公路通行能力及服务水平显著降低，部分交通节点拥堵严重、事故频发，环境污染等问题也日益严重。

我国人口老龄化趋势下的交通安全问题分析

随着人口老龄化时代的到来 ,我国老龄群体的交通安全问题已越来越突出 本文从问题表现、应对措施等方面 。

我国职业噪声危害成因分析及总体控制对策

职业噪声不仅属于职业卫生问题 ,也是当今世界上主要的环境公害之一。有效控制职业噪声不仅能够保护劳动者的听力不受损害 ,使其身心安全与健康得到保障 ,同时也是消除安全隐患 ,实现安全生产的重要途径。笔者分析了我国职业噪声危害的现状 ,论述了我国职业噪声危害的严重性以及控制的重要性与迫切性。然后采用“人 -机 -环境”系统工程方法 ,分别从人的行为、物的状态以及工作环境等 3个方面 ,分析职业噪声危害的成因 ,构造了基于宏观管理维、中观人机环境维以及微观技术维等三维结构的我国职业噪声危害控制总体框架 ,并从政府、企业以及劳动者等角度 ,对职业噪声危害控制的运行机制进行了研究 ,以解决我国日益严重的职业噪声危害问题 ,不断改善我国安全生产现状并进一步提高劳动保护工作的整体水平。

基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,可以很好地解决旅行商问题(TSP).在分析VRP与TSP区别的基础上,构造了求解VRP的自适应蚁群算法.指出可行解问题是蚁群算法的关键问题,并重点对该问题进行了研究,提出了近似解可行化等解决策略.实验结果表明,自适应蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题.

基于模糊综合模型的收费高速公路投资风险评估研究

我国高速公路存在着运行效率低下、收费标准较高、管理混乱、浪费严重、投资成本居高不下、财务状况难以为继等问题,不少项目存在着十分严重的银行金融风险和地方财政隐患,而高速公路投资的风险评估却基本上还是空白,因此,对高速公路投资风险进行评估具有重要意义。笔者认真分析了收费高速公路投资风险的特点,重点提出了风险评价指标体系,并建立了收费高速公路投资模糊综合评价模型。

我国收费高速公路投资风险评估研究

针对我国收费高速公路风险评估中存在的问题,分析了我国高速公路投资风险的特点,在建立收费高速公路投资单风险估计模型和风险评估指标体系的基础上,综合运用层次分析方法和模糊综合评价方法,建立了高速公路投资风险的模糊综合评估模型,并将该模型运用于京沈高速公路天津段等的风险评估,并进行了相应的比较.

高速公路后评价中社会效益的定量化方法研究

目前我国大批高速公路项目建成运营并进入了后评价阶段,如何客观系统评价高速公路项目的社会效益,在后评价工作中仍然处于探讨阶段.本文结合了高速公路项目所带来的社会效益的特点,在对高速公路后评价工作中各种社会效益定量化方法进行系统分析的基础上,提出了高速公路社会效益的综合量化方法,即采用多个模型,按照一定方法确定权重进行组合计算.文章最后结合高速公路后评价项目实例,运用该方法对项目所产生的社会效益进行了定量计算.

基于灰色系统理论的公路项目社会效益评价

运用系统工程理论方法,针对目前我国公路建设项目后评价工作中所面临的社会经济效益定量评价这一难题,提出当统计数据缺乏的情况下选择、运用灰色预测模型对指标进行定量分析、预测的新思路;以厦门海沧公路大桥项目为背景,结合定性分析,采用灰色系统理论中的缓冲算子公理,建立了GM(1,1)模型和灰色线性回归组合模型对数据进行拟合和预测,取得了满意的结果.