CN113052384A - 基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 - Google Patents
基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113052384A CN113052384A CN202110332284.4A CN202110332284A CN113052384A CN 113052384 A CN113052384 A CN 113052384A CN 202110332284 A CN202110332284 A CN 202110332284A CN 113052384 A CN113052384 A CN 113052384A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- service area
- evaluation
- docking station
- indexes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/043—Optimisation of two dimensional placement, e.g. cutting of clothes or wood
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，该方法首先构建由4个一级指标、8个二级指标组成的选址方案评价指标体系；然后从构造同一度决策矩阵、确定评价指标权重、考虑权重的综合评价模型等三个方面阐述了具体的评价过程；最后以京沪高速公路江苏段为例进行了实例分析。其中，构建同一度决策矩阵时，假定服务区客运接驳站的选址备选方案有m个；每个方案有C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7和C8共8个指标，则m个方案、8个指标构成多方案评价的决策矩阵。本发明基于集对分析的服务区客运接驳站选址评价方法实用可靠，评价结果为服务区客运接驳站的选址提供了科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及高速公路服务区接驳站选址方法，尤其涉及一种基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法。
背景技术
随着城市不断向***发展，服务区周边的居民往往远离位于主城区的汽车客运站，因此出现了居民翻越护栏进入高速公路主线拦车、乘车的现象。这不仅影响乘客人身安全，对高速公路的运营秩序也产生了严重干扰。为此，需要在高速公路服务区，因地制宜地设置具有客运中转、换乘功能的客运接驳站，从而满足公众出行需求、保障乘客安全、规范高速公路管理、促进社会经济发展。
设置在服务区的客运接驳站的站内配备基本的售票、检票、安检设施设备和候车厅。乘客在站内现场购票，或提前网络购票并在此取票。乘客通过必要的安检，然后在候车厅等待上车。待班车达到服务区后，乘客持实名制车票乘车达到目的地，具体如图1所示。
这类客运接驳站具有人员、设施设备配备较齐、乘客集散方便的优点，但是需要占用服务区的场地，前期投入大，对区位及周边道路要求较高。同时，客运接驳站有城市道路或者普通公路与之相连，乘客通过城市公交、自用车辆自行到达或者离开客运接驳站。
随着城市规模的扩大、高铁线网的成熟，客运接驳站选址的影响因素不断在调整。目前国内外对于服务区客运接驳站的研究较为零碎，主要集中于设置条件、服务模式、个案分析方面，对于客运接驳站的选址缺少深入研究。实际上，合理的选址是高速公路服务区客运接驳站的成功运营的关键。选址不合理，不仅占用了服务区有限的空间，还难以满足周边居民的出行需求，造成巨大的资源浪费。针对客运接驳站的选址，目前常用的方法有遗传算法、进化算法、层次分析法、模糊综合评价法以及TOPSIS法，但以上方法对评价过程中的不确定因素考虑不足。
发明内容
发明目的：针对以上技术问题，本发明提出一种基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，该方法通过构建服务区客运接驳站选址方案评价指标体系，为服务区客运接驳站的选址提供了理论依据。
技术方案：本发明基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法包括以下步骤：
(1)首先构建由4个一级指标、8个二级指标组成的选址方案评价指标体系；
(2)然后从构造同一度决策矩阵、确定评价指标权重、考虑权重的综合评价模型三个方面进行评价。
其中，步骤(1)中，构建服务区客运接驳站选址方案评价指标体系包括以下内容：
步骤(1.1)，选取供给指标、需求指标、服务指标和经济指标作为评价指标；
步骤(1.2)，对供给指标、需求指标、服务指标和经济指标进行计算。
步骤(2)中，构建同一度决策矩阵时，假定服务区客运接驳站的选址备选方案有m个；每个方案有C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7和C8共8个指标，则m个方案、8个指标构成多方案评价的决策矩阵Pm×8；
取m个方案中各指标的最优值组成的方案记为A0，A0方案中各指标的取值记为a0j，其中j＝1,2,…,8，a0j的确定方法如下：
(1)效益型指标取a0j的最大值为最优，即a0j＝max(pij)，即为所在列中的最大值；
(2)成本型指标取最小值为最优,即a0j＝min(pij)，即为所在列中的最小值；
然后计算备选方案Aj与理想方案A0的评价指标的同一度矩阵Q＝[qij]，其中qij的确定方法如下：
(3)对于效益型指标，qij＝pij/a0j＝pij/max(pij)，其中j＝1，2，3，4，5；
(4)对于成本型指标，qij＝a0j/pij＝max(pij)/pij，其中j＝6，7，8。
同时，步骤(2)中，采用层次分析法，根据层级的单排序和总排序来计算其中各级指标相对于评价目标的权重。
步骤(2)的综合评价模型中，确定备选方案Ai与理想方案A0的考虑权重的同一度决策矩阵R，即R＝Q*WT；根据R中元素的大小得知各备选方案的优劣次序，最大者为最优。
工作原理：集对分析(Set Pair Analysis，SPA)作为一种处理不确定性问题的***分析方法，为服务区客运接驳站的选址提供了新思路。本发明通过构建包含4个一级指标、8个二级指标的服务区客运接驳站选址方案评价指标体系，从备选方案中选出最优方案并进行实际应用，为服务区客运接驳站的选址提供依据。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明在构建服务区客运接驳站选址方案评价指标体系的基础上，采用集对分析对服务区客运接驳站选址方案进行综合评价、排序，评价结果为服务区客运接驳站的选址提供了理论依据。
附图说明
图1为服务区客运接驳站客流组织示意图；
图2为本发明选址方案评价指标体系。
具体实施方式
如图2所示，本发明基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址方案评价方法包括以下步骤：
(1)首先构建了由4个一级指标、8个二级指标组成的选址方案评价指标体系；
(2)然后从构造同一度决策矩阵、确定评价指标权重、考虑权重的综合评价模型三个方面阐述了具体的评价过程；
(3)最后以京沪高速公路江苏段为例进行实例分析。
步骤(1)中，构建服务区客运接驳站选址方案评价指标体系包括以下内容：
步骤(1.1)评价指标的选取：
高速公路服务区客运接驳站的规划建设是一个复杂的***工程，其站场布局选址涉及诸如需求、供给、投资、路网规划及后期运营管理一系列相互关联的影响因素。为了使最终的选址方案科学可行，需要综合考虑多方面的因素。本发明从供给指标、需求指标、服务指标、经济指标四个方面作为高速公路服务区客运接驳站选址综合评价的准则层，构建了接驳站选址多目标综合评价层次指标体系，具体如图2所示。
步骤(1.2)评价指标的计算：
(1.2.1)供给指标B1
供给指标通过场站提供的空间、与已有客运站的距离两个指标来衡量。如图2所示，C1为接驳站周围可用的土地面积(m2)，其周边预留或者可扩展用地越大，则未来扩展性越好。C2反映服务区与周边其它客运站的平均距离，距离10km以内，则在服务区建设接驳站就没有必要。该距离通过百度地图进行测量。
(1.2.2)需求指标B2
供给指标通过接驳站周边的人口C3和经济发展水平C4来衡量。周边人口多，经济发展水平高，出行需求就比较大。人口采用周边10km范围内乡镇人口总数，经济发展水平采用服务区所在区或县的年度GDP，单位为亿元。这两个指标均通过地方统计年鉴获取。
(3)服务指标B3
服务指标通过接驳站与周边道路的连接情况和公交服务的可得性来衡量。C5反映服务区与周边设施的联系强度，通过服务区周边5km范围内的道路数量(条)来表示。C6反映与周边公共交通设施的配套程度，使用服务区距离周边公共交通站点的最短距离(km)进行表示。
(4)经济指标B4
该指标包括接驳站的建设费用C7(万元)和接驳站运营费用C8(万元)。接驳站是服务区的一部分，其建设主体为高速公路开发公司，运营方是当地的客运公司。接驳站的站房采取租赁的方式获取使用权，因此建设费用包括站房的租赁、装修、设施设备购置，卫生间、超市、餐厅可与服务区共享；运营费用包括人工费和水电费用，由当地客运公司承担。服务区客运接驳站采用五级标准进行设置，后期根据客流调整为四级站。江苏省针对四、五级站的省级补助参照农村客运站标准为新建站50万元、改扩建站30万元、改建站10万元，因此这里建设费用C7统一减去补助的50万。
步骤(2)中，基于集对分析的服务区客运接驳站选址方案来比选模型
集对分析从两个集合的同一性、差异性和对立性三个方面来研究***的不确定性，并用联系度表达式来统一描述。如果根据现有条件，构造一个假想的理想方案，根据评价指标来分析备选方案与理想方案的同一性，显然同一度越大，该方案越接近理想方案。通过对同一度的计算，进而实现对备选方案的排序。基于这样的思路，利用集对分析对服务区客运接驳站选址方案进行评价，包括以下三个步骤：
2.1构建同一度决策矩阵
假定服务区客运接驳站的选址备选方案有m个，记为A1,A2,…,Am。每个方案有C1、C2……C8共8个指标，则m个方案、8个指标构成多方案评价的决策矩阵Pm×8。
取m个方案中各指标的最优值组成理想方案记为A0,A0方案中各指标的取值记为a0j(j＝1,2,…,8),a0j的确定方法如下：
(1)效益型指标越大越好，因此取最大值为最优,即a0j＝max(pj)，即所在列中的最大值。8个二级指标中C1、C2、C3、C4、C5均为效益型指标。
(2)成本型指标越小越好，因此取最小值为最优,即a0j＝min(pj)，也就是所在列中的最小值。8个二级指标中C6、C7、C8均为成本型指标。
然后计算备选方案Aj与理想方案A0的评价指标的同一度矩阵Q＝[qij]，其中qij的确定方法如下：
(5)对于效益型指标，qij＝pij/a0j＝pij/max(pij)，其中j＝1，2，3，4，5；
(6)对于成本型指标，qij＝a0j/pij＝max(pij)/pij，其中j＝6，7，8。
2.2确定评价指标权重
确定指标权重的方法很多，其中美国运筹学家T.L.saaty提出的层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)既可以确定指标的单一权重，也可以得出所有指标相对于评价目标的权重。因此，这里采用AHP确定评价指标的权重。根据层级的单排序和总排序来计算其中各级指标相对于评价目标的权重，最终计算的结果如表1所示。C1，C2……C8的权重分别记为w1,w2……w8。
表1各评价指标的总排序
即各二级指标相对于目标层的权重分别为W＝(w1，w2,w2,w4,w5,w6,w7,w8)＝(0.1428，0.1972，0.1728，0.1872，0.0792，0.1008，0.072,0.048)
2.3构建综合评价模型
确定备选方案Ai与理想方案A0的考虑权重的同一度决策矩阵R,即R＝Q*WT。根据R中元素的大小得知各备选方案的优劣次序，最大者为最优。
步骤(3)中，以京沪高速公路江苏段为例进行实例分析
(3.1)备选方案的评价指标取值
京沪高速公路沿线存在着不同程度的违法上下客现象，京沪支队投入了大量的人力、物力，不断加大巡查力度，在沿途安装监控，对重点地区实施抓拍，对违章驾驶员进行处罚，以避免出现高速路上大客车随意上下客的行为。但由于高速公路路线长，且上下客现象流动性较大，查处存在难度，对拉客“黄牛”的治理也缺少长效机制，违法上下客的现象有增无减，因此必须采取堵疏结合的思路进行管理，拟在管辖范围内选择满足条件的服务区设立客运接驳站。
京沪支队管辖沿线6个服务区从北至南依次是：新沂服务区、沭阳服务区、淮安川星服务区、淮安六洞服务区、宝应氾水服务区、高邮服务区，基本情况如表2。下面根据本文提出的集对分析方法，对这6个服务区是否适合设置客运接驳站展开评价。
表2备选服务区评价指标一览表
注：人口和GDP均为2018年统计数据，取自当地2018年统计年鉴
(3.2)确定决策矩阵
由表2求出备选方案评价的决策矩阵：
(3.3)求出不考虑权重同一度决策矩阵
根据矩阵P构造一个理想方案，所对应的矩阵记为A0，根据A0中元素的确定方法，得出A0＝(5200，35.4，477500，825.45，5，1.32，52，18.78)。利用P和A0，求出不考虑权重同一度决策矩阵，即
构建综合评价模型
即利用Q和W，求出考虑权重的同一度矩阵R：
由计算结果得出各备选方案与理想方案的同一度，A2的同一度最大为0.773。6个备选方案的排序为：A2>A4>A6>A1>A5>A3,因此确定A2为最优方案。
京沪支队就此和沭阳当地交通管理部门达成一致，决定利用京沪高速公路改扩建的机会，在沭阳服务区设置客运接驳站。为了解决乘客的集散问题，当地公交公司将设置一条公交线路直达服务区客运接驳站。同时在服务区***设置共享单车站点以及非机动车停车场。
Claims (5)
1.一种基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
(1)首先构建由4个一级指标、8个二级指标组成的选址方案评价指标体系；
(2)然后从构造同一度决策矩阵、确定评价指标权重、考虑权重的综合评价模型三个方面进行评价。
2.根据权利要求1所述的基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，其特征在于：步骤(1)中，构建服务区客运接驳站选址方案评价指标体系包括以下内容：
步骤(1.1)，选取供给指标、需求指标、服务指标和经济指标作为评价指标；
步骤(1.2)，对供给指标、需求指标、服务指标和经济指标进行计算。
3.根据权利要求1所述的基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，其特征在于：步骤(2)中，构建同一度决策矩阵时，假定服务区客运接驳站的选址备选方案有m个；每个方案有C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7和C8共8个指标，则m个方案、8个指标构成多方案评价的决策矩阵Pm×8；
取m个方案中各指标的最优值组成的方案记为A0，A0方案中各指标的取值记为a0j，其中j＝1,2,…,8，a0j的确定方法如下：
(1)效益型指标取a0j的最大值为最优，即a0j＝max(pij)，即为所在列中的最大值；
(2)成本型指标取最小值为最优,即a0j＝min(pij)，即为所在列中的最小值；
然后计算备选方案Aj与理想方案A0的评价指标的同一度矩阵Q＝[qij]，其中qij的确定方法如下：
(1)对于效益型指标，qij＝pij/a0j＝pij/max(pij)，其中j＝1，2，3，4，5；
(2)对于成本型指标，qij＝a0j/pij＝max(pij)/pij，其中j＝6，7，8。
4.根据权利要求1所述的基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，其特征在于：步骤(2)中，采用层次分析法，根据层级的单排序和总排序来计算其中各级指标相对于评价目标的权重。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法，其特征在于：步骤(2)中，所述综合评价模型中，确定备选方案Ai与理想方案A0的考虑权重的同一度决策矩阵R，即R＝Q*WT；根据R中元素的大小得知各备选方案的优劣次序，最大者为最优。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110332284.4A CN113052384A (zh) | 2021-03-29 | 2021-03-29 | 基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110332284.4A CN113052384A (zh) | 2021-03-29 | 2021-03-29 | 基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113052384A true CN113052384A (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=76516331
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110332284.4A Pending CN113052384A (zh) | 2021-03-29 | 2021-03-29 | 基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113052384A (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109409730A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-01 | 西南交通大学 | 一种基于复杂网络特性评估的能源微网选址方法 |
| CN112508292A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-16 | 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于模糊topsis法的智慧充电站选址优化方法 |
-
2021
- 2021-03-29 CN CN202110332284.4A patent/CN113052384A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109409730A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-01 | 西南交通大学 | 一种基于复杂网络特性评估的能源微网选址方法 |
| CN112508292A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-16 | 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于模糊topsis法的智慧充电站选址优化方法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 刘志萍: "《运输港站与枢纽》", 31 March 2018, 西南交通大学出版社, pages: 136 - 137 * |
| 潘玲巧 等: "基于集对分析的客运专线引入铁路枢纽客运站选址方案比选", 《中国铁道科学》, vol. 30, no. 03, 15 May 2009 (2009-05-15), pages 125 - 129 * |
| 胡思涛 等: "高速公路服务区客运接驳站运营现状及改善策略研究", 《物流工程与管理》, vol. 43, no. 01, 15 January 2021 (2021-01-15), pages 116 - 118 * |
| 赵维双 等: "《技术经济学》", 31 May 2020, 机械工业出版社, pages: 324 - 328 * |
| 邓波尔 等: "基于集对分析的铁路客运站选址方案评价", 《交通运输工程与信息学报》, vol. 17, no. 2, 30 June 2019 (2019-06-30), pages 91 - 97 * |
| 鲍香台 等: "《运输组织学》", vol. 2, 30 September 2015, 东南大学出版社, pages: 271 - 272 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105788260B (zh) | 一种基于智能公交***数据的公交乘客od推算方法 | |
| CN109543934B (zh) | 城市公交线网的综合指标的评价方法 | |
| CN106779163B (zh) | 一种基于智能搜索的定制公交线网优化方法 | |
| Currie et al. | Understanding bus rapid transit route ridership drivers: An empirical study of Australian BRT systems | |
| CN104809112B (zh) | 一种基于多源数据的城市公交发展水平综合评价方法 | |
| CN105844362B (zh) | 一种城市交通综合出行决策装置 | |
| Owczarzak et al. | Design of passenger public transportation solutions based on autonomous vehicles and their multiple criteria comparison with traditional forms of passenger transportation | |
| CN109543882B (zh) | 一种基于最优公交平均站间距的公交线网密度计算方法 | |
| CN104200649A (zh) | 基于预先申请的交通高峰期路线资源调度分配***与方法 | |
| CN115062873B (zh) | 交通出行方式预测方法和装置、存储介质及电子设备 | |
| Petrović et al. | Location planning approach for intermodal terminals in urban and suburban rail transport | |
| Yatskiv et al. | Evaluating Riga transport system accessibility | |
| So et al. | Integrated Mobility Hub Location Selection for Sustainable Urban Mobility | |
| Tsigdinos et al. | Rethinking road network hierarchy towards new accessibility perspectives | |
| Haque et al. | A literature review on park-and-rides | |
| CN113052384A (zh) | 基于集对分析的高速公路服务区客运接驳站选址评价方法 | |
| CN113870559B (zh) | 一种基于大数据车联网的交通流量计算方法 | |
| Zakharov et al. | Changes in the structure of urban mobility with the development of infrastructure for public transport and cyclists in cities | |
| CN112348341A (zh) | 一种地面公交实时竞争指数的计算方法 | |
| Akbardin | Evaluation Of Parking Area Sport Activities Base On Land Use Needs Education Activities System | |
| Bamdad Mehrabani et al. | Predicting operating speed: comparison of linear regression and structural equation models | |
| Yu et al. | A Passenger Flow Transfer Prediction Model for Collinear Stations Based on Connection Model of New Station | |
| CN117973915A (zh) | 一种城市绿色出行发展水平评价方法及*** | |
| Zhang et al. | Research on quantitative indicator system of transfer efficiency in airport general transportation center | |
| CN116701495B (zh) | 一种地铁-公交复合网络关键站点识别方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |