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题名基于大客流的北京地铁网络化运营风险研究
被引量：9
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作者
陈明利
孙芸芸
宣晶
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机构
北京交通大学经济管理学院
北京京投卓越科技发展有限公司
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出处
《都市快轨交通》
北大核心
2019年第6期134-141,共8页
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基金
北京市科技专项项目(Z181100000518043)
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文摘
客流冲击对北京地铁网络化运营安全的影响日益突出。通过统计分析北京地铁各线路日常运营的客流量数据,总结北京地铁运营网络的客流规律和大客流冲击地铁线网结构产生的运营风险特点。结合风险管理的相关理论,构建地铁网络化运营风险评价指标体系和多层次模糊综合评价模型。实证研究部分以北京地铁客流量较大的1号线为评价对象,计算该条线路上22个车站的风险值,风险值大小能够反映出不同站点对地铁网络化运营风险大小的影响程度。其中国贸站、大望路站风险值达到0.7以上(属于高风险),需要作为运营风险管理的关键站点,以期为今后进行地铁网络化运营关键站点风险管控研究提供参考思路。
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关键词
大客流
网络化运营
风险指标
风险评价
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Keywords
high passenger flow
networked operation
risk index
risk evaluation
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分类号
U231
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名轨道交通运行效果评估、客流特征分析和发展对策研究
被引量：13
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作者
徐成永
叶轩
宣晶
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机构
北京城建设计发展集团股份有限公司
北京京投卓越科技发展有限公司
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出处
《都市快轨交通》
北大核心
2019年第6期44-50,62,共8页
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基金
北京市科技专项项目(Z181100000518043)
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文摘
总结当前北京城市轨道交通存在的进站难、乘车难、换乘难和枢纽乘车难等发展不平衡、不充分问题,通过对城市轨道交通运行数据和乘客OD分析,指出北京城市轨道交通客流存在显著的在线路、车站、换乘站空间分布不均衡和高峰期、平峰期时间分布不均衡特征,是北京城市轨道交通发展不平衡、不充分的重要原因,也是必须直面的棘手问题。为了解决这些问题,适应城市总规提出的新要求,基于客流分布特征,提出北京城市轨道交通的发展对策,包括:正确认识轨道交通发展定位,准确把握建设规模;新建线路不能从根本解决既有问题,既有线运能提升改造是必然选择;针对客流分布的不均衡性,评估和调整规范标准的适宜性;适应客流的动态分布和降低运行成本,推行全自动运行背景下列车灵活编组。
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关键词
城市轨道交通:运行效果
评估
客流特征
发展对策
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Keywords
urban rail transit
operational effect
evaluation
feature of ridership
development strategy
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分类号
U231.1
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名有轨电车运营培训产业发展对策研究
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作者
董皓
王何斐
刘燕飞
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机构
北京公交有轨电车有限公司
北京京投卓越科技发展有限公司
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出处
《产业科技创新》
2022年第1期13-16,共4页
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文摘
当前有轨电车产业的快速发展与运营管理人才短缺的矛盾日益凸显,人力资源供需关系不匹配成为制约行业发展的瓶颈。文章分析了目前有轨电车运营培训产业在行业生命周期中的成长阶段,应用SWOT+PEST模型定性分析产业内、外部影响因素,针对内、外部因素的差异化特征提出行业发展战略对策,为推动有轨电车运营培训产业的可持续发展提出建议,为有轨电车高质量发展提供人才支持。
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关键词
有轨电车
运营培训
SWOT
PEST
发展对策
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分类号
U482.1
[交通运输工程—载运工具运用工程]
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题名城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型
被引量：6
- 4
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作者
皮雁南
郭建媛
马骁
谢臻
高江华
宣晶
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机构
北京市地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心
北京交通大学交通运输学院
北京京投卓越科技发展有限公司
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出处
《都市快轨交通》
北大核心
2020年第3期72-76,84,共6页
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基金
国家重点研发计划课题(2016YFB1200402-002)。
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文摘
针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。
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关键词
城市轨道交通
换乘车站
客流控制
进站控制
换乘控制
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Keywords
urban rail transit
transfer station
passenger flow control
inbound control
transfer control
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分类号
U121
[交通运输工程]
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题名深度学习对抗样本的防御方法综述
被引量：9
- 5
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作者
张嘉楠
赵镇东
宣晶
常晓林
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机构
北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室
北京京投卓越科技发展有限公司
北京京投信安科技发展有限公司
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出处
《网络空间安全》
2019年第8期93-101,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(项目编号：U1836105)
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文摘
深度学习技术的出现给许多领域带来了突破,被广泛地应用于多个实际场景中。在解决许多复杂问题方面,深度学习的表现已经超过了人类水平。但研究表明,深度学习模型容易受到对抗样本的攻击而产生不正确的输出,进而被攻击者加以利用,这影响到实际应用系统的可靠性和安全性。面对对抗样本的不同攻击方法,文章从模型和数据两个方面对防御方法进行了分类,总结了不同分类下防御方法的研究思路和研究进展,并给出了下一步对抗深度学习的发展方向。
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关键词
深度学习
对抗样本
防御技术
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Keywords
deep learning
adversarial examples
defense technology
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名行车延误下线网短时客流类比推测方法及应用
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作者
张月坤
刘军
王月玥
叶明玉
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机构
北京交通大学交通运输学院
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出处
《都市快轨交通》
2025年第6期33-39,共7页
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基金
北京市发展和改革委员会建设项目(京发改审2017134)。
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文摘
针对超大城轨交通网络中列车延误对动态客流影响的问题,以常态下客流状况为基础,结合数据驱动和模型驱动方法的优势,提出一种城轨行车延误下受影响乘客范围和数量的短时推测方法。首先,基于常态下乘客出行链OD路径明细数据,通过分析延误区段乘客流向,界定受影响乘客范围并构建客流数量推测模型。其次,针对受影响乘客群体,依据延误情况下的乘客出行选择行为,标定乘客阻抗敏感度系数,预测乘客组分(等待、绕行、损失)的结构变化。最后,选取北京城轨线网多个实际行车延误场景进行验证。结果表明:该方法适用于北京城轨线网多个场景,在工作日早高峰时段推测的平均相对误差为4.8%,以5 min颗粒度预测未来30 min内客流各项指标的耗时不超过140 s,具有良好的普适性、精准性和时效性。目前,该方案已在北京市轨道交通指挥中心成功应用,为线网调度员提供客流风险预警、乘客诱导和应急协调支持。
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关键词
城市轨道交通
客流预测
行车延误
客流组分
应急处置
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Keywords
urban rail transit
passenger flow prediction
urban rail transit delays
passenger components
emergency response
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分类号
U231
[交通运输工程]
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题名防范风险的税务筹划 才是技术型企业的最佳选择
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作者
焦瑶瑶
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机构
北京京投卓越科技发展有限公司
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出处
《中国商人》
2023年第2期152-153,共2页
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文摘
税务筹划是指企业有效利用国家在有关方面的政策,并结合企业实际情况,进行税务核算和相关方案制定,实现减税降负目标。但在具体实施时,不同企业面临的现状各有不同,且税务管理相关政策也会有所变化,因此,应加强风险防控意识,提升风险防控能力,降低问题发生率,为这一工作顺利实施奠定基础。
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关键词
税务筹划
税务管理
防范风险
税务核算
技术型企业
减税降负
问题发生率
最佳选择
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分类号
F81
[经济管理—财政学]
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