杂志高级运输

用于水泥基材料，固化温度确定强度增益率和抗压强度值。在本文中，当使用5％的水泥稳定碎石混合料。三台室内控制温度固化和一个室外自然固化方案的设计和执行研究的抗压强度强度发展场景法，和它们是标准的温度固化（20℃），恒定的低温固化（10℃），天相互作用温度固化（改变从6℃至16℃），和一个室外天然低温固化（其中从4℃的空气温度范围内20℃）。最后，基于成熟的方法，所述成熟强度估计模型是通过使用和分析从室内试验中收集的数据中获得。该模型证明了与基于来自室外试验的数据而获得的验证结果的高精度。该项研究为水泥稳定碎石的地区建设具有低温，这是在施工过程和质量控制有利的技术支持。

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高效的停车场往往在中国多数大城市充满挑战。司机往往花费大量时间寻找停车场在低速行驶时，从而导致道路交通的干扰。本文主要对车位有效地分配给需求者。双目标模型，提出了同时考虑利用速度和步行距离。首先，管理者要充分利用停车资源。因此，他们往往停车位的有效分配优先响应停车需求。然而，需求者一般根据选择方便的停车位。第二个目标是从停车空间到目的地的可接受的步行距离。粒子群优化（PSO）算法来解决这个模型。我们收集了在中国哈尔滨市的中央商务区（CBD）停车需求和供应数据和评估模型的可行性。 The results demonstrate that the proposed model increases the occupying rates of parking lots in residential zones while decreasing the walking distance. The shared use of parking spaces maximizes the utility and alleviates the shortage of parking spaces in downtown.

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交通是影响能源消费的一个重要因素，而驾驶行为是影响汽车油耗的主要因素之一。本文的目的是基于手机的数据，以提高燃料消耗的监测数据库。基于移动电话终端和车载诊断系统（OBD）安装在出租车，驾驶行为数据和燃油消耗数据被提取，分别。通过由移动电话通过OBD收集的燃料消耗数据收集的驾驶行为数据的匹配，驾驶行为和燃料消耗之间的相互关系进行了探索，以使车辆的燃料消耗可基于移动电话的数据进行预测。燃料消耗预测模型使用反向传播（BP）神经网络，支持向量回归（SVR），和随机森林建造。结果表明，除空闲（ASEI），平均加速度，平均减速度，加速时间百分比，减速时间的百分比，和巡航时间百分比的平均速度，平均速度是油耗评价的重要指标。所有这三种型号可以预测油耗准确，具有绝对的相对误差小于10％。随机森林模型被证明具有最高的精度和运行速度更快，使其适用于广泛的应用。这种方法可为监测数据库的改进和城市交通燃料消耗的精细化管理奠定了基础。

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评估转向低碳交通模式的潜力，需要考虑旅客的行程有限时间预算。尽管以前的研究侧重于与时间相关的模式的转变，也缺乏整合和转让的计算框架，它将使用新兴的基于智能手机的高分辨率纵向行程数据集。这项研究解释和说明用于此目的的计算框架。所提出的框架与比较计算替代跳闸观察旅行和估计该替代方案可以减少而不行进时间的增加显著碳排放的程度。该框架估计与低碳模式代观察到的汽车和公共交通出行电位，评估每个单独旅客，以及整个城市，从一组时间和空间的观点的参数。示出的参数包括大小和模态转变，发射积蓄的分配，并增加活性行程增长，如通过目标模式，出发时间，行驶距离，和空间覆盖整个城市聚类。参数是基于频繁多次往返了评价。我们在数月评估，通过分析几百旅客的门对门的旅行，从首都赫尔辛基地区，芬兰，智能手机的痕迹收集方法的有效性。实验的初步结果显示，例如，平均每个旅行者的频繁小汽车出行的20％，具有低碳替代，如果首选替代品选择，约8碳排放量的％可以被保存。此外，可以看出，自行车作为一种替代的空间潜力是整个城市更加零星相比公交车，其中有相对较多的车次自/至市中心。 With few changes, the method would be applicable to other cities, bringing possibly different quantitative results. In particular, having more thorough data from large number of participants could provide implications for transportation researchers and planners to identify groups or areas for promoting mode shift. Finally, we discuss the limitations and lessons learned, highlighting future research directions.

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许多大城市依靠捷运（MRT），以增加乘客的流动性。为了提高效率，地铁车站应设置用于吸引游客的最大数量。因此，开发估计地铁客流预测模型，这是对土地使用开发或新捷运线政策重要的方法是很重要的。直接载客模型（数字版权保护）的站级是在估算公交导向的发展政策的好处优越。在本文中，一个主成分回归（PCR），提出了克服多重共线性问题的是广泛发生在多变量回归分析对DRM建模，尤其是普通最小二乘回归。基于对在中国武汉72个地铁站的分析，获得4种主成分来解释潜在联动MRT乘客，其中包括内置环境相关的因素，作业部容纳空间结构相关的因素，站属性，和大化合物。十九显著的决定因素已经确定，其中写字楼建筑面积，土地利用结构，餐馆的数量，以及金融机构的四个因素是最有影响力的因素。内置环境有关的因素会对地铁乘客比其他人更显著的影响。到市中心的距离和车站周围的公交线路数量有MRT需求负相关。本文提出的基于PCR-DRM提供了通过新的地铁线路和预测土地利用发展带来的后果预测交通需求的见解。

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的交点是城市交通网络中的典型发射热点。和频繁侵犯，如闯红灯在发展中国家的信号交叉口是一个严重的社会问题。本文旨在量化违规排放道路信号交叉口的影响（这将阻止船队的行为）。受侵犯的车辆增加的排放是两个级别：（1）轨迹级别的前四个受影响的车辆和后续车辆（2）的交通流的水平。在轨迹的水平，研究的重点是前四个受影响的车辆的第二逐秒活动。首先，第一个受影响车辆的轨迹模型。然后，其他三辆车的轨迹使用吉普斯车模型构建。在交通流电平，线性发射模型开发的基于全球定位系统（GPS上描述排放因素和空转时间之间在一止动件（车辆停止一次）和两个停止的关系（车辆停止两次）场景）在北京44个交叉口-collected数据。基于线性排放模型，在流量水平增加的排放被计算为知道停止的次数和之前和之后的侵犯空转时间。后续车辆的分析分为不饱和及饱和的条件。 Under the unsaturated condition, the emissions have barely increased due to the increase of idling time for one-stop vehicles caused by the violations. Under the saturated conditions, the emission increment increases sharply as the one-stop vehicle gradually transforms to a two-stop vehicle because of violations, and the maximum emission increment reaches 45% in half an hour in the case. The increment of emissions decreases steadily as the proportion of two-stop vehicles reaches 100% after violations, while the proportion before violations keeps increasing.

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