简介：采用南京市网约车数据研究居民出行行为特征.首先,根据不同的土地类型,将南京市核心区划分为102个独立小区;然后,对出行需求的时空特征分析可以动态调整一天内不断变化的出行需求和交通供给;最后,采用WAVE-SVM耦合模型来预测居民出行需求,结果表明该方法具有较高的预测精度,还可以捕捉到短时交通需求的非平稳特性.

简介：为解决现阶段城际铁路运输计划的编制无法适应快速变化的客流需求的问题,在分析现阶段铁路运输计划存在问题的基础上,以满足旅客需求为导向,建立基于需求管理的城际铁路运输计划编制机制。在新的编制机制中加入实施计划,对编制机制的编制时机、编制内容、编制流程和改进建议进行探讨。

简介：以北京为例,基于出租车计价器数据和GPS数据,提取各活动空间的出租车需求发生、吸引强度,选取载客热点交通小区作为典型居民活动空间.采用主成份分析法实现数据降维,并采用Canopy-Kmeans聚类方法,将典型活动空间划分为6类,包括居住地、就业区、商业娱乐区、旅游景区、交通枢纽区及综合型区域.采用特征图谱表征方法,分析了不同类型活动空间出租车出行需求分布时空特征.研究对于掌握区域出租车出行需求产生和吸引的时空分布特征与预测、改善出租汽车运输服务质量,具有重要的意义.

简介：针对近年兴起的＂互联网巴士＂交通新模式,基于互联网平台收集的乘客出行OD数据,建立相应的多层优化模型进行需求响应型公交线路方案设计,提高线路载运乘客数量以及服务质量.利用Arcgis、百度地图API等电子地图技术手段,将实时路况、交通网络拓扑信息等应用于模型中,智能快捷的完成从OD需求到线路方案的规划设计过程,并利用深圳小猪巴士的众筹数据进行算法的实例验证.

简介：综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。

简介：介绍轨道交通健康诊断系统的组成结构,主要包括车载检测系统、轨旁检测系统、数据分析中心及资产管理系统;介绍主要采用的算法、系统的技术要求及采用的平台软件;介绍系统能够实现的功能：主要有实时支持、离线支持和长期维护支持3种不同模式,用以解决不同迫切程度的故障。该系统不仅实现数据自动下载和自动分析,关键可以实现故障预测维护,避免故障影响运营。该系统应用到轨道交通后,可提升车辆的可用性、管理效率和维修效率,并且能够节约成本、优化设计和提升服务质量。