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基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法

王健 曹阳

王健, 曹阳. 基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法[J]. 交通信息与安全, 2017, 35(4): 112-118. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.04.015
引用本文: 王健, 曹阳. 基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法[J]. 交通信息与安全, 2017, 35(4): 112-118. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.04.015
WANG Jian, CAO Yang. Optimizing Passenger Traffic Structure Based on a Fuzzy Interpretive Structural Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2017, 35(4): 112-118. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.04.015
Citation: WANG Jian, CAO Yang. Optimizing Passenger Traffic Structure Based on a Fuzzy Interpretive Structural Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2017, 35(4): 112-118. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.04.015

基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.04.015
基金项目: 

国家自然科学基金

详细信息
  • 中图分类号: U121

Optimizing Passenger Traffic Structure Based on a Fuzzy Interpretive Structural Model

  • 摘要: 客运交通结构优化是实现城市交通系统可持续发展的重要方法之一,在提升城市客运交通系统效率方面发挥重要的作用.根据客运交通结构影响因素的性质,建立模糊解释结构模型,将客运交通结构的影响因素划分为4个层次:直接影响感知因素层、间接影响认知因素层、过渡连接因素层和根本性因素层,并使用有向弧对于层级之间与层级内部的影响因素关系进行了连接.根据模型的分析结果可知,城市规模为根本性因素,资金投入为过渡连接因素,道路布局、基础设施、出行者特性为间接影响认知因素.研究结果确定了优化客运交通结构的关键性因素,以哈尔滨市为实例,从交通政策、土地利用、出行方式效用等方面提出了优化城市客运交通结构的建议.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-08-28

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