简介:针对目前城市交通系统重规划、设计以及政策实施前评估的现状,提出应用城市综合交通大数据平台,监测评价重点工程实施效果,强化交通系统运营过程中的精细化管理,从而实现交通优化“闭环”管控模式.分析了莲石路潮汐车道设置前的预测效果,利用综合交通运行监测数据,评价了潮汐车道设置后的运营效果,针对运营中的问题,不断提出优化措施并实时监控,从而实现莲石路设置潮汐车道提高相关快速路平均运行速度的预期效果.后期的实施效果,请持续关注.
简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。