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1.
准确评价公交停靠站设置在出口附近对出口通行能力的影响,为采取有效的交通设计与管理措施提供依据.根据公交停靠站设置在出口上游和下游两种情况,考虑公交停靠站有无公交车排队溢出,运用间隙接受理论和排队论,建立两种情况下的快速路出口通行能力模型,通过仿真对模型进行验证.结果表明:模型具有较高的精度和可靠型;随着公交车到达率的增大,公交停靠站设置在出口上游时出口通行能力下降更显著;当公交车到达率低于240辆/h时,泊位数的增加对两种情况下的出口通行能力基本没有影响;出口流量的变化对两种情况的出口通行能力影响不大.  相似文献   
2.
乘客换乘时间需求是响应型接驳公交提供换乘服务时应考虑的一个重要因素.为此,提出一种考虑换乘时间需求的响应型接驳公交运行路径与调度协调优化方法.首先,将乘客按是否有特定换乘班次需求进行分类;然后,以同时接送模式下响应型接驳公交为研究对象,以乘客与运营商的效用加权之和最大为目标,以乘客换乘时间需求、乘客预约时间窗、车辆容量、车辆单程最大行程时间等为约束,构建发车间隔和运行路径一体化的协调优化模型,并基于遗传算法设计求解算法;最后,以长沙市地铁一号线尚双塘站周边区域为例进行实例分析.结果 表明:与单接单送模式相比,同时接送模式系统的总效用提升了17.1%,同时接送模式的优越性显著;乘客换乘时间需求导致系统的总效用降低了9.42%,但考虑换乘时间需求提升了乘客的换乘效率,降低的系统总效用是可接受的;中小型车比较适合响应型接驳公交系统.  相似文献   
3.
为减少公交驾驶员负性情绪下消极驾驶造成的交通事故,基于结构方程理论,选取了工作环境、个人属性、心理特性、综合压力以及感知水平5个指标,构建了影响公交驾驶员负性情绪驾驶下工作状态的结构方程模型,并定量分析了各影响因素之间的关系以及对驾驶员工作状态的作用大小.结果表明:工作环境、个人属性、心理特性以及感知水平对驾驶员负性情绪驾驶下的工作状态具有正向影响,综合压力具有反向影响,其中工作环境的总影响效应最大(0.97).  相似文献   
4.
选取常规翼型NACA23012、自然层流翼型NACA64-215和超临界翼型RAE2822,以冰角高度、冰角宽度,冰角端部形状以及冰角之间的连接情况4个参数来研究角冰对不同翼型在不同攻角下的升阻力系数的影响。结果表明,角冰的下冰角是影响翼型升阻力系数的主要原因之一,且不同翼型对参数的敏感性不同。同时,增加预测模型的升力性能可以通过选择半圆形的冰角端部形状、增加冰角之间的连接和减小冰角高度来实现。  相似文献   
5.
AGV叉车是在现代化物流园区、智能化工厂、自动化仓储、智能码头等实现工业自动化必不可少的特种设备。由于其主要负责货物的装卸、堆垛和短距离运输,其安全性对保证货物运输的效率及货物、周围人员的安全具有重要意义,因此它在安全性能要素检验方面始终占据着特种设备安全体系中的重要地位。本文就AGV叉车的安全性能要素检验提出了一些建议。  相似文献   
6.
为优化交叉口车流运行状态,本文引入公交乘客可靠度指标用于评估公交乘客通过交叉口的可靠性,分析了信号周期时长、公交车比例与公交乘客可靠度之间的关系,并研究了非公交优先方向流量对公交乘客可靠度的影响。结果表明:提高公交优先方向的公交乘客可靠度会使信号周期时长增加,并且随着公交优先方向的公交车比例增加,交叉口信号周期长度也随之增长。最后通过与Webster信号配时方案的对比,通过仿真验证了所提出的模型具有一定的效果,可为城市交通提供不同信号配时方法。  相似文献   
7.
韦兰辉  靳文舟 《河南科学》2020,38(2):250-258
优先发展公交是缓解交通拥堵、提高人民群众生活品质的必然要求.建立合理的公交线路运营质量评价体系将促进公交行业的管理机制发展,为提高城市公交水平提供依据.将核主成分分析法(KPCA)与模糊物元模型相结合,针对公交运营特点构建综合评价模型.采用KPCA对原始线路运营数据进行降维处理,提取具有代表性的指标值避免过多效用低的影响因素,得到相应权重.然后采用模糊物元法来对公交线路运营质量进行评级,克服传统评价方法对所有实测样本过度依赖的弊端.最后将此方法用于汕尾市12条在开线路的评级,计算结果表明该方法对公交线路运营质量评价具有实用性和合理性.  相似文献   
8.
<正>当今社会,环保是全世界都积极追求的目标。近日,英国第一辆生物公交汽车Bio-Bus正式上路,其处女行程约为32千米。这种公交车共有40个座位,以人类粪便或废弃食品等产生的甲烷气体为燃料。Bio-Bus单缸燃料的容量相当于1个人5年排泄粪便总量产生的甲烷,这足以支持它行驶305千米。不少市民表示:"虽然乘坐这种公交汽车需要克服一  相似文献   
9.
10.
针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。  相似文献   
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