多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

常见房建工程渗漏质量通病防治浅析

房屋建筑，百年大计，搞好房建工程的质量关系到千家万户的切身利益，目前国家对房建工程质量抓的很紧，要求很高，从整个建筑工程市场来看，总体工程质量都比较好，符合规范要求和市场的需要。但在工程施工中总要出现一些质量通病，急需要加以防治和改进。     

非港湾式公交停车对道路交通流的影响分析

公交车进出站点不仅影响本身,也给其他车辆运行带来很大干扰。文章首先比较全面地分析非港湾式公交停车影响下道路交通流特征,然后借助于EXCEL软件,构建关于公交停车频率、公交停车时间、最大公交停车长度及其存在时间、道路流量的车速和车头时距多元线性模型,并进行了严格的数学检验。该研究为合理分析路段交通流状况、正确计算区间行驶车速与车头时距提供了依据。     

公交运行对行驶车速影响的实验研究

行驶车速（或时间）与其影响因素之间的函数关系一直是交通流特性研究的重点。本文在对实测数据分析研究的基础上，认为公交车在站台的停车情况对路段行驶车速有显著的影响，道路的交通条件越好其影响越明显；然后经过严密的数学论证得出结论：在某些道路上公交停车次数而不是机动车流量是决定行驶车速的主要因素，最后给出了以交通量和公交停车次数为自变量的二元线性回归公式，并进行了严格的检验。     

"走班族"——锻炼身体,更为减排温室气体

走班族(walking commuters),是指为锻炼身体而放弃乘车,宁愿步行上下班的人,于20世纪80年代初在德国兴起。当时,德国知识界看到汽车产生的城     

面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。      

普通公路车速分布特性影响因素分析

选取代表集中趋势的平均车速、15%位车速、85%位车速,代表离散程度的速度标准差作为车速分布特性的参数。结合4条普通公路速度调查结果,对道路因素、车辆因素、交通流因素与速度分布特性参数的关系进行了研究,通过实测统计数据图形的变化分析了各种因素对速度分布特性的影响。     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

快速城市化地区公交规划方法研究

目前中国许多地区进入快速城市化发展阶段,在长期城乡二元格局影响下,这些地区形成独特的公交需求特性.本文研究了快速城市化地区社会经济发展特性和公交统筹发展要求.根据公交线路服务特性将公交线路分为城乡公交线路和城区公交线路两类,提出了基于层次分析的快速城市化地区公共交通线网规划方法.通过张家港市公交规划的实例分析,体现出该方法适应地区发展趋势以及城乡统筹发展的战略要求.     

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同时考虑社会利益和个人利益，选取公交系统(包括常规公交和出租车)出行者占用道路总面积、广义出行费用、拥挤度为指标建立多目标函数模型，求得出租车出行占公交系统出行的比例，根据公交系统出行总比例最终确定全方式出行结构中出租车出行方式分担率．实例分析证明该方法所需数据量少、可操作性强，宏观政策及其微观影响在预测过程中互为反馈，该方法既可用于确定出租车出行方式分担率，又可为交通政策决策者提供理论依据．