基于ISM的交通运输系统结构优化分析

在交通运输系统结构分析的基础上,运用解析结构模型研究适合我国国情的交通运输系统发展模式的基本理论与方法,建立结构优化的解析结构模型,以大连地区交通运输系统结构优化为例,建立优化目标,提出了适合大连地区交通运输系统结构优化的对策.通过系统优化分析可以建立有利于大连市经济发展的综合运输体系,以使大连市的运输业健康有序发展.

大连交通大学校门口交通组织优化仿真研究

在上下学高峰期间,高校门口人流、车流集中,容易发生拥堵,且高校交通系统复杂,严重时可能会引发交通安全事故.为了解决高校门口交通拥堵、交叉冲突和配时不合理的问题,采用交通工程、交通管理和信号配时的方法,提出大连交通大学校门口处交叉路口交通组织优化的设计方法、评价方法、交通仿真机制和模型框架等研究思路,并利用Anylogic仿真平台评估其成效.通过仿真优化对比发现,优化后同时段同等情况下,汽车在高校门口路段的通过时间最多缩短13%,尾气排放量最多减少53%,经济损失最多下降48%.最终得到了具有实际效益的数据和具有普适性的解决措施,为高校门口处的交通优化提供典型的参考案例.

大学生职业生涯规划教育问题的诊断——以大连交通大学交通工程专业为例

本文从学生、用人单位、学校三方面提出开展大学生职业生涯规划教育的意义,从职业生涯规划的定义出发,总结出大学生职业生涯规划教育的内容体系,以此找出目前大连交通大学交通工程专业在职业生涯规划教育中存在的问题,提出改善措施。

基于需求层次理论的城市公共交通发展战略研究

针对目前城市交通供需结构不平衡的问题,以马斯洛需求层次理论模型为参考,结合城市交通需求和供给特性,分析其供求关系及层次结构,提出城市交通供需的响应关系和理想化城市交通出行结构。考虑时间、经济、舒适度等交通需求因素和环境、运营、基础设施、能耗等交通供给资源,以现状需求、资源、环境污染、运营、发展规模、时间为约束,从宏观和微观两个角度构建双层规划模型。以大连市为研究对象,基于现有交通出行结构开展成本分析,计算现有出行需求情况下,大连市城市交通结构的适宜比例,并将计算结果与现有出行结构进行比较。研究表明,优化的出行结构可以更好地满足现有城市交通的出行需求,满足城市交通可持续发展的目标,研究结果可为今后大连市公共交通发展提供参考。

基于GRNN神经网络模型的交通运输能力预测研究

为得到交通运输能力的合理预测结果,文章在2010~2018年历史统计数据的基础上,通过建立GRNN广义回归神经网络模型,对交通运输能力进行合理预测,并将模型的预测结果与实际结果进行对比,分析误差率。结果表明:基于GRNN广义回归神经网络模型能作为一种新方法预测和研究运输能力,模型中光滑因子的设定大小与模型的逼近性能误差成正相关,与模型的预测性能误差成负相关。

中国交通枢纽城市生态交通效率时空特征分析

为探究中国交通枢纽城市生态交通效率的发展水平及其时空特征,寻求综合交通运输体系绿色低碳发展的有效路径,以中国20个国际性综合交通枢纽城市作为研究对象,采用超效率EBM(Epsilon-Based Measure)模型测度其生态交通效率,并运用核密度估计法、标准差椭圆法和Dagum基尼系数探析其时空演变和区域差异特征。结果表明:2011—2021年,中国国际性综合交通枢纽城市的生态交通效率总体发展较好,但未达到有效水平,从比较不同交通功能的枢纽城市来看,国际枢纽海港城市大于国际铁路枢纽城市大于国际航空枢纽城市;随着中国早期各类交通基础设施的提速建设和后期绿色低碳交通发展战略的逐步实施,总体生态交通效率先下降后上升,各城市间极化现象不稳定,但高效率值的城市增多;空间分布呈现西南-东北格局,具有从西南向东北集聚的趋势;沿海区域枢纽城市的效率整体高于内陆区域枢纽城市,总体区域差异和区域间差异均为先扩大后缩小,总体区域差异的主要根源在于区域内差异。

城市轨道交通运营初期客流预测方法研究

为了使预测客流与实际客流更吻合,提出了基于三次吸引的四阶段客流预测法.该方法是以三次吸引范围为基础,分别建立模型对出行发生吸引、出行分布和交通方式划分这三个阶段进行预测,获得城市轨道交通运营初期的客流量.并以大连市202轨道交通延伸线为实例,验证了预测方法的合理性和实用性.

大连市西安路商业区行人交通特性分析

以大连市西安路商业区的实际情况为主要立足点,对大连市西安路商业区的行人交通特性进行研究,并对该商业区的行人进行了调查,其中包括行人步幅调查、行人步速调查、路侧行人流量调查、行人过街流量调查、人行横道使用情况调查等方面,并进行了定性分析和定量分析,研究了该商业区的行人交通现状和交通特性.

大连市风景区节假日旅游交通特征分析

以大连老虎滩景区为基本点展开调查,在大量实地调查的基础上分析了旅游者的行为特征对交通的影响,如:年龄、性别、职业、旅游方式等.同时也对大连老虎滩景区周围的路况和停车设施进行了实地勘测,分析了节假日旅游交通的现状,提出了一些改进措施用来满足旅游交通的需求.

大连北站综合交通枢纽场站类设施规模研究

分析了大连北站综合交通枢纽的客流构成,分别使用指数平滑法和弹性系数法预测规划高铁和长途客运的日均客流量,并通过高峰小时系数法确定了高峰小时客流量.同时根据客流分担比得出换乘其他交通方式的客流量.在客流量和车辆需求的基础上依据"以需定供"的原则提出场站类设施容量的计算方法,确定合理的规模.将总换乘成本最小作为布局设计原则之一,提出了大连北站综合交通枢纽布局方案.

基于物元分析法的轨道交通运营绩效评价

首次将物元分析法应用于轨道交通绩效评价中,利用物元分析中的关联度函数进行评判,以定量的等级表示绩效水平的高低程度,实现指标的量化计算,避免了传统主观评价方法的不确定性及认识上的模糊性.应用实例表明,该方法客观性及实用性很强,具有一定的理论推广和实用价值,可为轨道交通运营与管理评估者提供有益借鉴.

基于光-动互补发电的子母交互型道路交通照明系统设计

遵循节能减排和道路安全的理念,设计了一种运用光-动互补供能并根据道路环境自主调节的子母交互型道路照明系统。利用照明系统中的新能源互补供能,以太阳能和蓄电池作为主要供电系统,提出回收汽车的动能并将其转化为可用电能的方法,该方法可补充太阳能发电的不足。同时,设计了三色LED板集成各级传感系统,结合子母灯交互的方式可实现合理调配光环境,节约能源的同时也确保了交通安全。

大连新机场轨道交通客流预测

为了提供大连新机场轨道交通专线日后建设的参考数据,通过定性与定量分析相结合的方法,对现有的大连周水子机场客运数据进行计算,得到大连新机场轨道交通专线客流量的预测值,其中定量方法使用的是三次指数平滑法和等维灰数递补动态预测法.结果为大连新机场轨道交通专线日后选线、列车编组、发车频率等提供了可靠数据.

基于PSO-VMD-LSTM模型的城市轨道交通短期客流预测

为减少噪声对客流预测模型的干扰,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法确定变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数,通过PSO算法优化的VMD对原始客流序列进行降噪处理,将客流数据分解为不同时间尺度下的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)和余量;采用贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法确定长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的超参数,构建PSO-VMD-LSTM客流预测模型。以重庆轨道交通1号线沙坪坝站客流数据为例,验证模型的预测准确度。结果表明:PSO-VMD-LSTM模型的均方根误差比反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、LSTM神经网络分别降低268.03、204.41、221.66,平均绝对百分误差分别降低13.16%、10.21%、11.06%。PSO-VMD-LSTM模型对轨道交通短期客流预测具有较高的适用性和预测准确度。

基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究

为分析大学生网约车乘客忠诚度及其影响因素的作用机制,将贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)和偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares structural equation modelling,PLS-SEM)结合,以2019年大连市大学生网约车乘客为例,分析大学生网约车乘客的负面体验、运营服务、环境满意、乘客满意度和忠诚度的关系。在BN中采用基于约束的自动学习方法学习因子间的作用关系,获得不同影响因素间相关关系的网络结构。通过PLS-SEM测试和分析BN结构,建立乘客忠诚度模型。结果表明:乘客满意度是影响忠诚度的最大因素,总效应为0.508;负面体验是影响忠诚度的最小因素,总效应为-0.146。乘客满意度是提高大学生网约车忠诚度的关键指标,网约车平台应通过优化车内环境、缩短出行时间、规范司机行为、升级应用软件等措施提升大学生的乘车体验,提高大学生网约车乘客的忠诚度。基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究可丰富网约车乘客的决策行为机制与研究方法,为相关部门和网约车平台提供管理决策依据。

集装箱海铁联运运输组织优化研究综述

多式联运是集装箱运输组织的高级形态,而海铁联运作为两种运输批量最大的运输方式的组合,具有其他联运方式所无法比拟的规模与成本优势。近年来,随着中欧集装箱班列规模的不断扩大,我国海铁联运虽然得到了迅猛发展,但是与发达经济体20%~40%海铁联运占比相比较,我国占比不到3%还有巨大的增长空间。鉴于此,基于海铁联运运输组织优化的“软衔接”视角,从港站堆场资源配置协同、换装作业协同、班列开行方案优化三个维度对集装箱海铁联运相关研究进行梳理和评述,并提出潜在研究方向,以期对集装箱海铁联运的运输组织优化提供决策参考。

大连北站综合客运交通枢纽规划探析

介绍了大连北站的地理位置、站场规模、土地利用以及功能定位;从线路、辅助设施、衔接设施、枢纽立体布局、道路集疏运系统规划以及交通组限制等方面分析了大连北站枢纽规划方案;最后根据实地调研情况提出存在的问题,并给出相应的改进措施。

基于电子收费数据的高速公路交通流特性分析

利用电子收费数据进行统计和数据挖掘,可对其所呈现出的交通特性进行深度分析并有效应用.基于我国西部某高速公路的电子收费数据,利用数据管理平台,构建交通主题数据仓库,统计高速公路交通流量的时变、日变、周变规律,以及分车型、节假日及工作日流量变化规律;并对电子收费用户的出行特征进行分析,计算了各路段交通流量,统计各收费站OD交通发生吸引量及收费站间的交通分布量,也分析了车辆的行程速度及分布规律,从而了解了该高速公路的交通流特性,为高速公路电子收费数据的统计分析提供了借鉴方法.

基于ISM方法的城市轨道交通系统运营安全分析

为有效预防城市轨道交通运营事故,从人、机、环、管、监5个方面分析影响轨道交通系统安全的因子,最终得出23个影响因子。采用解释结构模型(ISM)的基本理论与方法,建立因子间邻接矩阵、可达矩阵,并划分因子层级,最终得到解释结构图,找出影响系统安全的直接原因、间接原因以及深层次原因。结果表明:安全文化、人力资源管理是影响系统安全的最深层次因素,管理机制、文化程度、检查体系等是影响系统安全的间接原因,车辆系统可靠性、通信信号系统可靠性、供电系统可靠性、专项整治、自然灾害等是影响运营安全的最直接原因。

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。