考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057辆和14.237辆;对比多个其他模型实验结果,所构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。     

停车车流组织对道路通行能力的影响分析

城市的发展建设中,会出现一些大型的办公、商业楼以及医院等会带来很大吸引量的建筑。而这些建筑用地周围的道路就要承受建筑出入口带来的交通影响。本文通过对北京市儿童医院北门出入口车流组织的优化改造研究,探讨了减缓道路交通压力的可行方案。     

集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度

为提高集装箱码头运作效率,在计划周期内,将有限的泊位和岸桥资源合理的分配给船舶,并在船舶上的装卸任务间进行动态调度,提出了基于任务的连续泊位与岸桥协调调度的模型,通过遗传算法对该模型进行求解。本文通过实例,验证了该模型和算法的有效性。     

停车设施容量限制下的路网容量计算模型

路网是一个复杂的、随机开放的系统,很多因素会影响其容量的大小.根据城市道路网的特点,提出运用线性规划(LP)法,构建在道路通行能力以及停车设施容量双重限制下的路网容量计算模型;并从影子价格的角度,分析了路段、停车设施扩容对路网容量的影响.最后通过简单的算例,证实了方法的可操作性.     

单洞螺旋隧道平曲线半径选择及运营安全对策

山区高等级公路在路线布设时往往因条件受限而需要在较短路段集中升坡或降坡。螺旋展线因比回头展线具有更好的线形指标而被采用,在避开不良地质,克服大高差、大纵坡方面取得了较好的效果。通过对云南某二级公路新安螺旋隧道的控制线形安全性指标:停车视距、曲线内侧车道横净距、临界最小圆曲线半径及运营安全的检验计算,来保证隧道平面线形的安全性,以寻求一个具有代表性的小半径螺旋曲线隧道安全的线形方案及运营安全对策。     

基于照明区段优化的隧道彩色路面长度计算

为减少彩色路面环境下隧道照明能耗,提高驾驶舒适性,给出照明区段及路面颜色划分方法。进而通过E-prime模拟和摆值测试,分别研究反应时间和纵向摩阻系数,在此基础上,提出基于停车视距的入口段彩色路面长度公式。然后利用DIALux软件生成仿真隧道行车视频,并通过该视频的驾驶眼动实验,建立基于趋势面拟合的瞳孔面积模型,提出基于瞳孔面积变化速率的衔接段彩色路面长度公式,从而得出基于照明区段优化的隧道彩色路面长度计算方法。最后以福建省某隧道为例进行成果试算和验证。验证结果表明:在满足照明区段的亮度需求时,与现状方案相比,优化方案的照明能耗达8.15 kW,降低了1.28 k W。本文研究成果可优化隧道彩色路面设计和施工,进而有助于优化照明灯具布置,实现节能减排。     

考虑多种类干扰事件的集装箱码头泊位分配问题

为有效抵抗各类干扰事件对集装箱码头泊位分配计划的影响,有必要制定具有一定鲁棒性且易于恢复调整的泊位分配计划.本文从事前角度出发,针对集装箱码头的泊位分配问题开展以下研究:首先,对码头内干扰泊位分配计划实施的事件进行识别和分类;然后,通过量化以上干扰事件在泊位分配模型中产生的影响,并以最小化船舶的等待时间成本、离港延误时...     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

在中国搞一爱“停车场场REITs”

这个行业最大的风险是，如果你不能成为第一、第二，便无法在竞标新的物业中获得成本与砍价优势。所以，当1998年“威廉·桑德斯地产基金”试图进入这一领域时，并没有与行业老大“中心停车系统公司”进行直接竞争，而是组建一个商业REITs基金，在成立伊始的1998年，便砸下8亿美元，讯速收购黄金地段的停车场物业。     

走公交车道、免拥堵费、市中心免费停车 挪威高调普及电动汽车

挪威首都奥斯陆的油价极高,各种优惠政策正将这里变成＂世界电动汽车之都＂。