基于生存分析方法的公交站间行驶持续时间影响因素敏感性分析

站间行驶持续时间是公交周转时间的基本单元,是提高公交信息服务智能化与增强公交调度科学性的核心参数。基于生存分析方法,将到站时间可靠性阈值作为判定站间行驶持续时间生存状态的依据,提出站间行驶持续时间模型。通过K-M非参数方法对各个站间行驶持续时间的生存率进行预估,以Cox比例风险回归模型综合分析各因素对站间行驶持续时间的影响,以此判断各因素对站间行驶持续时间的敏感性。结果表明：道路拥堵状况与天气状况对其敏感度较高;上下车客流随着人数增加,敏感度随之增高。本研究可以为公交调度管理者周转时间预测提供运营参数支持。     

几种非参数方法的比较分析

非参数估计方法是近二十年来现代统计学发展的一个重要方向,在实际应用中由于不需要预先设定模型的具体形式和误差分布,可以获得较宽的非线性变化,同时,在抽取样本对总体进行估计时,不必依赖于样本所从属的总体的分布形式,可以广泛地应用于不同类型的总体,这对减小偏差、提高预测精度、了解样本序列的动态结构都是极其有用的。本文就几种常用的非参数模型的优缺点进行了分析,得出使用不同方法的具体情况。     

城市购物出发时间的非参数生存分析

根据济南市2011年的出行数据,研究了该市城市购物出发时间的分布特性。采用生存分析方法,建立城市购物出发时间的持续时间模型。运用非参数方法,对购物出发的持续时间进行估计,讨论了城市购物出行的时间分布和家庭社会经济属性变量对购物出发时间的影响。结果表明,总体样本的5.4%在7:00之前出发购物,69.7%在7:00~10:00出发购物,在10:00之后出发购物的少于24.9%。性别、年龄和家庭中儿童的数量对购物出发时间的选择有着显著的影响。女性比男性购物出发早,老年人更易在非高峰期进行购物出行,没有儿童的家庭购物出行在时间上更加灵活。本研究为购物出行的定量研究提供了准确、有效的分析工具,也对通过动态价格机制控制交通拥堵有重要意义。     

快速路交通事件持续时间预测模型研究

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据;在分析样本数据特征基础上,确定了贝叶斯网络的结构学习方法与参数学习方法;对贝叶斯网络模型的结果用非参数回归算法生成持续时间预测值.最后,对模型预测精度进行了验证,发现模型预测效果较好.     

电力工业的非参数效率测度分析

对资源优化配置的非参数模型在电力工业中的应用进行了研究.选择了国内部分电网的数据,从纯技术效率、规模效率以及投入可处置度、投入组合效率、投入综合效率的角度对部分电力企业的资源配置效率进行了横向分析,结果表明,不同的电力企业之间的资源配置效率差距较大,电力企业总体上生产性投资的要素组合比例不合理,利用率较低.     

交通拥堵判别方法研究综述

交通拥堵是诸多交通问题中出现最多、范围最广、影响最大的问题,解决此问题的关键是对交通拥堵的判别与分析.文章从传统交通流理论与机器学习两方面综述了交通拥堵判别的方法,前者通过指标、宏观基本图、元胞自动机、元胞传输以及双流模型等模型,运用物理学与数学的理论描述交通行为特性,模型合理简单、有明确的物理意义,但限制条件较多;后...     

非参数技术理论及应用综述

非参数技术中一个最重要的内容是估计方法，常见的非参数估计方法有核估计、局部多项式估计、近邻估计等。光滑参数的选取、“维数灾难”与边界点问题也是与非参数技术有关的重要内容。非参数技术的一个重要的应用是应用在时间序列模型中。     

浅析交通拥堵对大连的影响

本文分析提出了交通拥堵对大连所造成的各种成本的分析，通过这些分析试图解读交通拥堵对大连经济社会带来的伤害。     

非参数可靠性模型中一些参数的区间估计

研究了非参数模型下的一些可靠性参数的推断. 基于U-统计量的渐近性质和变换方法,导出了这些参数的具有渐近正确覆盖率的置信区间. 给出了比较这些置信区间效果的模拟结果.     

城市交通拥挤收费的双面性分析

随着社会经济的快速发展,私家车拥有量的增加,城市交通拥挤问题日益严重。交通拥挤收费是交通需求管理的一种有效经济手段,对拥挤道路收费可以使交通拥挤所产生的外部成本内部化,达到优化交通资源配置的作用。通过分析交通拥挤收费的经济学原理、交通拥挤收费的优点以及它存在的一系列问题,得出了交通拥挤收费是一把双刃剑,并提出了对我国实施交通拥挤收费的启示。     

结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析

为定性和定量分析城市道路拥堵情况,选用能够消除道路等级影响的INRIX指标,利用出租车轨迹数据计算道路拥堵指数,并提出道路拥堵指数异常的判定和基于区域连续性的拥堵指数修正方法. 利用福州市2015年5月份出租车轨迹数据计算道路的拥堵指数,研究了福州市工作日早高峰期间在量化指标下道路拥堵的时空分布,并尝试挖掘道路拥堵的关联规则为居民出行提供建议. 结果表明,在工作日早高峰时段,福州市道路拥堵在时间上的分布呈三段式,而在空间上分布不均.     

交叉口交通拥堵分析与对策

以合肥金寨路与繁华大道交叉口为例，分析了产生拥堵的原因，提出了解决交叉口拥堵的措施及其他可行的对策，为提高交叉口的通行效率，预防事故发生提供了参考。     

基于实时路况的西安交通拥堵研究

通过百度地图提取西安市实时路况数据,借助Arcgis软件,运用广义G统计量、热点分析方法对西安市的交通拥堵进行研究,力图揭示其拥堵的时空分布特征。结果显示,西安市的交通拥堵呈现出明显的时空特征,拥堵的时间规律主要受工作日通勤、节假日外出等因素的影响;拥堵的空间规律主要受城市功能分区、商圈分布、路网结构等因素的影响。研究结果表明了利用实时路况数据研究城市交通拥堵时空规律的可行性。     

TCP/UDP业务拥塞问题的研究

随着UDP（User Datagram Protocol）业务的增加，网络拥塞出现了新问题。当网络发生拥塞时，UDP业务非公平的占有网络带宽，导致TCP业务性能下降。文中提出了基于MPLS显式路由机制和流量中继主干线解决TCP／UDP业务之间的不公平竞争网络带宽资源问题的策略，并进行了网络仿真实验。仿真结果表明：用基于严格显示0路由的流量中继主干线来分离TCP和UDP业务流。TCP／UDP业务的拥塞状况有所改善，业务性能有较大提高。     

兰州市交通拥堵研究

以兰州市为例,从导致兰州市交通拥堵的一系列因素入手,运用因子分析法提取公因子,再利用聚类分析发掘各路口之间的相关性。运用主成分分析法提取主成分,通过对比总结造成兰州市交通拥堵的深层次原因。因子分析法提取出的两个公共因子分别为地形因子和车量因子,表明其对兰州市交通状况影响较大。主成分分析结果表明,机动车流量、非机动车流量、引道延误的累积贡献率分别为43. 771 2%,37. 655 8%,10. 336 5%。两者的分析结果都表明,地形和车流量是制约兰州市交通发展的主要因素。     

道路交通拥挤水平分类方法研究

道路拥挤水平是评估交通运行质量和道路网络性能的重要指标之一,对交通规划、路线导航以及道路拥堵管理具有重要参考价值.利用车载移动传感信息与驾驶员判断的一致性,研究一种自动分类道路交通拥挤水平的新方法.利用GPS传感器和CCD摄像机采集路况信息,使用滑动窗口瞬时抽样技术抽象出车辆运行模式.此外,还引入驾驶员对道路交通3种状态(Light,Heavy和Jam)的感知评价信息,将驾驶员感知和车辆运行模式引入到决策树学习算法(J48)中进行训练.     

基于解释结构模型和MICMAC的城市交通拥堵问题分析

通过对城市交通拥堵现状的调查研究,从管理、设施和交通参与者3个方面归纳出造成城市交通拥堵的11个主要因素,建立了解释结构模型,分析了各因素间的层级关系,通过交叉影响矩阵相乘法(matriced impacts corises-multiplication appliance classment,MICMAC)分析对影响因素进行了分类,进一步分析了各因素对交通拥堵的影响,找到了造成城市交通拥堵的表层、中层和底层影响因素,为缓解城市交通拥堵问题提供了可供借鉴的依据.     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。