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1.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献
2.
为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2 阶段基于第1 阶段的最优时序,优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗. 相似文献
3.
为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化. 相似文献
4.
利用GAMBIT软件对定容燃烧弹腔体进行网格划分,对Quad-Map、Quad-Pave、Tri-Pave3种不同网格划分机理进行了比较研究。结果表明:基于Quad-Map机理模拟定容燃烧弹预混层流燃烧时,无法实现预混气体弹体中心点燃;基于Quad-Pave机理模拟时,由于网格本身的非对称性,而导致模拟结果的非对称,火核呈不规则几何形状分布;基于Tri-Pave机理模拟时,在实现预混气体弹体中心点燃的同时,模拟结果对称,火核呈圆球形状分布,与实验结果基本吻合。建立了氢气容弹内预混燃烧Fluent模型,其模拟结果与实验结果基本吻合。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
针对城市轨道交通部分线路存在的上下班客流朝夕现象突出的问题,通过分析客流需求与折返条件、信号及乘客引导等运输技术设备的特点,根据客流在时空和方向的分布情况,提出工作日高峰期采用不均衡运输的组织方式,在不增加上线列车数的条件下,通过对有限运力的时空分配进行优化,把运力集中安排到尖峰客流的时段、区段和方向中,形成一个单向超高峰,有效疏解高峰大客流,从而实现满足客流需求、降低满载率以及有效提高运营服务水平的目标。实践证明,该优化方案既能满足运营服务的需要,又能达到节能高效的目的,对地铁运营单位和设计单位的运输组织以及车辆段规划设计具有重要的参考价值。 相似文献
10.