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我国城际轨道交通发展处于起步阶段,是铁路部门有力拓展市场的崭新领域。城际轨道交通主要服务于沿线各城市、次中心城镇、城市组团之间的旅客交流,与其他交通运输方式有机联系、协调发展,共同构筑城际通道现代化中和交通运输体系,是一种密集开行公交化列车的新型快速的客运专线铁路。本文立足于城际轨道交通流量预测的特点,对城际轨道交通高峰小时流量预测的方法进行研究,充分吸收高速公路、城市交通工作中的有益成分,提出了"四阶段法"和"高峰小时系数法",并结合案例进行分析。 相似文献
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轨道交通网络能吸引路网上的客流,因此可以缓解交通拥堵和环境污染等城市问题。采用效用函数构建平台客流模型,并从网络平台视角刻画轨道交通网络平台的客流状态。追踪中国上海相关数据,运用普通最小二乘法、工具变量法——二阶段最小二乘法、异质性分析、稳健性检验等处理方式,对比分析直接网络外部性效应与交叉网络外部性效应,实证检验直接网络外部性与交叉网络外部性对平台上的客流影响。结果显示:增加站点数量对乘客选择轨道交通出行的意愿影响有限;上海轨道交通网络平台的客流规模超过平台自身的最佳荷载量,导致乘客数量源源不断地流失。 相似文献
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应用改进BP网络进行铁路客运量预测研究 总被引:2,自引:2,他引:0
针对传统铁路客运量预测方法的不足,提出运用改进BP神经网络结合四阶段法进行客运量预测,给出了预测算法,建立了铁路客运量神经网络预测模型,并对敦煌铁路客运量进行预测,设计网络参数,进行网络学习和训练,最终得到较为精确的2010年及2015年敦煌铁路客运量,为该线路今后的运营管理提供决策参考. 相似文献
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刘鹏 《广西师范学院学报(自然科学版)》2014,(1):88-91
通过对城市群区域交通需求特征、出行客流特点及其对区域轨道交通开行方案影响的分析,指出区域轨道交通开行方案应根据客流出行的时段特点调整始发终到时刻和间隔、增减列车对数,根据出行客流的区段密度特点调整列车的停站次数和交错停站方式;同时,加强与城市轨道交通和主要公交线路的运营协调,采取灵活的售检票措施,尽可能减少旅客的辅助旅行时间,缩短旅客的出行时间,以便提高区域轨道交通的吸引力和运营商的经济效益. 相似文献
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对高架桥无声屏障断面及有全封闭声屏障断面进行对比试验;分析了两断面总体的噪声频谱特性及声压级1/3倍频程;并从两断面中选取了高度相同的2对测点,进行了噪声频谱特性及声压级1/3倍频程分析。结果表明,全封闭声屏障对高架桥噪声辐射在全频段的降噪效果明显,但在低频段所起的作用有限;安装全封闭声屏障后的测试断面,噪声成分以低频为主;从频率方面看,全封闭声屏障让低频噪声波峰数量明显增多;全封闭声屏障可以降低声压级1/3倍频程峰值大小,但不会改变峰值频谱分布特性。 相似文献
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中原经济区,尤其是河南的经济发展水平直接影响着全国经济的发展,而近年来以郑州为中心的城市群之间的交通现状严重制约了河南经济的发展进程,提出了新形势下以郑州为中心的城际轨道交通建设的必要性和可行性,分析了城际轨道交通将会为河南城市群发展的带来的积极影响。 相似文献
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本文全面系统地对津秦铁路客运专线跨既有铁路施工技术进行了研究,详细阐述了新建客运专线基础施工、防护棚架施工、梁部施工(异位支架现浇、顶推及封闭式挂篮法悬灌施工)、113m系杆拱平转施工等各个方面。 相似文献
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连续梁挂篮施工是客运专线桥梁施工的关键。本文结合某客运专线桥梁工程,探讨了挂篮施工技术在客运专线桥梁连续梁施工中的运用,阐述了挂篮的制作与安装方法和施工技术,希望能够为客运专线桥梁施工的具体工作提供参考与指导。 相似文献
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通过分析陕西省公路交通运输的现状,统计了近几年的客运量,建立和运用灰色系统理论模型预测未来几年的客运量,为相关部门进行资源合理配置提供参考依据. 相似文献
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兰渝通道是一条连接西南西北地区的重要运输通道,目前通道内的运输线路尚未完全形成,通道内客流分担率的准确估计对各运输方式的协调发展至关重要,因此有必要对未来通道内的客流分担率进行研究.选取Logit模型,采用运输产品效用值代替传统的用多元线性回归求解的特征函数值,对兰渝铁路开通运营前后,兰州与重庆之间两种运输方式的客流分担率分别进行了估计.结果显示通道初步形成后,铁路运输产品的客流分担率提高了18.2%,其客流运输总量提高到61.5%. 相似文献
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成都地铁8号线一期线路呈西南~东北走向,南起谢家桥站,向东北方向串联十里店、万年场、玉双路、牛市口、东湖、倪家桥、肖家河等居住集中片区,建成后将有效改善城市交通状况。同时,地铁建设也会对城市地下水环境造成相应影响,例如,使地下水位壅高;由于疏排水引起地面不均匀沉降;地下水运动造成车站涌水等。本文通过计算得出:地铁8号线一期修建引起的各车站地下水位壅高值为0.010~0.546 m;车站基坑降水引起的地面沉降值为0.21~9.84 mm;车站的最大涌水量为614.09~10 898.72 m3/d。 相似文献
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为了能够更加准确地实现地铁客流预测,提出了一种基于经验模态分解算法(empirical mode decomposition, EMD)优化非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律,为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络,该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型,以此来减少预测误差,提高预测精度.结果显示,EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测,预测精度可达93%,具有较好的应用价值. 相似文献