摘要：不同时段下行为主体生活方式的客观变化导致活动者地铁出行空间与模式发生改变,区别不同时段地铁客流的时空异质性特征,有助于引导城市功能更新与集约增长。以深圳市为案例,运用时空数据挖掘与地理空间分析相结合的手段,从整体、站点、OD多视角考察工作日、周末与节假日地铁客流在流量、流向、联系、结构上的时空动态波动特征。研究表明:1)网络整体视角下,工作日、节假日、周末表现为3种不同类型的地铁客流模式,分别呈现“双峰”“平峰”和“小双峰+平峰”形态。2)站点视角下,仅少数站点在工作日与非工作日的客流量及分担率差异显著,工作日客流高度集中于就业功能主导型站点,非工作日客流集中于交通枢纽型及综合型站点;站点周边土地利用的高混合度有助于客流分散和抗扰。3)OD视角下,地铁网络OD客流呈幂律分布且层级分异明显;地铁拓扑网络中心与不同时段下的客流中心均呈空间双耦合特征;周末与节假日的多元化出行以及城市中心的高密度混合开发模式弱化客流对特定线路的依赖,其客流联系易呈圈层结构。

摘要：为分析心理潜在变量对自驾游客高铁出行转移意向的影响机理,文章基于计划行为理论构建以态度、主观规范、知觉行为控制、自驾出行满意度为外生潜在变量,以高铁出行转移意向为内生变量的结构方程模型,通过720份“十一”黄金周自驾游客的调查问卷进行实证分析。结果表明:主观规范、知觉行为控制、态度对自驾游客的高铁出行转移意向具有显著正向影响,影响值分别为0.310、0.232和0.163,主观规范和知觉行为控制是主要影响因素,其中,身边重要人群的建议和引导信息的主观规范作用以及高铁班次和自身宽裕出行时段的行为控制作用最强;而自驾出行满意度对自驾游客的高铁出行转移意向具有显著负向影响,影响值为-0.113,黄金周拥堵的自驾出行环境会在一定程度上促使自驾游客出行方式向高铁转移。

摘要：网约车出行交通流实时预测是智能交通的重要研究领域,针对网约车出行的交通流特点,提出SSA-LSTM-SVR混合模型对网约车短时交通流进行预测分析。使用奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA),将交通流分解为1个主分量和3个随机分量,根据各分量的不同特征,分别采用长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)对不同分量进行预测,并将各分量的预测结果进行权重融合,得到最终的预测值,SSA-LSTM-SVR能够捕捉网约车出行交通流的主要规律及其随机变化趋势,预测结果也能够反映交通流的短期变化。结果表明:与其他基线模型相比,所提出的SSA-LSTM-SVR模型具有较低的预测误差和较高的精度和拟合度,其MAPE平均降低了4%以上,预测精度平均提高了6%以上。

摘要：为了验证设计所取的参数是否可靠,采用单桩静载试验方法研究深厚软基超长大直径钻孔灌注桩的承载性状,对不同荷载作用下桩的沉降量、承载性能、荷载的传递规律和桩侧摩阻力分布规律进行了分析.同时,基于试验所测得的数据,结合大理洱海地区具体土层结构、性质特点,用有限元法对钻孔灌注桩受力性状进行仿真模拟.研究结果表明,桩承载能力完全能满足设计荷载要求,并且尚有较大的富裕承载能力.研究成果对该地区及类似地质条件下超长大直径桩的设计提供有益的参考.

摘要：快速公交系统发展的相关问题全永桑，北京交通发展研究中心主任在优先发展城市公共交通这样一个大的政策背景下。这几年公共交通发展的形势比任何时候都好。这是客观的。但是。不能仅看到快速公交取得的可喜进展，还应该充分估计到今后面临的问题还会很多。例如，资金筹措、道路资源分配、票制票价制定等，将来低票价会有很好的社会效益。但是经济效益、运营效益都很差，这就会牵扯到运营亏损。亏损谁来支付，诸如此类的问题可能还是我们不可回避的。