城市交通网络组合出行预测模型及其求解算法设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70771005
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    徐猛
  • 依托单位：
    北京交通大学
  • 学科分类：
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

交通出行预测，是城市交通规划与管理的重要研究领域之一，是有效进行城市交通规划与管理的前提和基础。本项目主要研究城市交通网络组合出行预测模型以及设计大规模城市交通网络组合预测模型的求解算法。根据我国城市交通问题的复杂性，建立城市道路交通规划与管理中，在考虑不同出行方式换乘情形下的组合出行预测模型。针对现有的关于组合模型求解算法收敛速度慢，收敛精度不高等缺点，设计求解大规模交通网络组合预测模型的有效算法。研究出行费用不可加情形下的组合出行预测模型算法。并结合我国典型城市，如北京市的交通实际情况，进行实证研究。由于交通网络组合出行预测模型与算法的研究一直是国际上交通优化专家和管理科学家研究的热点和难点之一，因此本项目的研究对组合预测模型和算法的理论研究和实际应用发展都具有重要的意义。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
Frank-Wolfe算法求解交通分配问题:比较不同流量更新策略和线搜索技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐猛;屈云超;高自友
  • 通讯作者：
    高自友
An efficient algorithm for solving supply chain network equilibria and equivalent supernetwork based traffic network equilibria
求解供应链网络均衡和基于等效超网络的交通网络均衡的高效算法
  • DOI：
    10.1007/s11431-010-4168-0
  • 发表时间：
    2010-11
  • 期刊：
    Science in China Series E: Technological Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gao Ziyou;Xu Meng
  • 通讯作者：
    Xu Meng
Sensitivity Analysis of Simulated Annealing for Continuous Network Design Problems
连续网络设计问题的模拟退火敏感性分析
  • DOI：
    10.1016/s1570-6672(08)60064-1
  • 发表时间：
    2009-06
  • 期刊：
    Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gao Ziyou;Xu Meng;Yang Jin
  • 通讯作者：
    Yang Jin
改进的跟车模型中的KDV 和Kink-antikink吸引子
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational and Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Gao Ziyou;Jin Yanfei;Xu Meng
  • 通讯作者：
    Xu Meng
求解交通出行预测的反馈四阶段法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科技论文在线
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    屈云超;徐猛
  • 通讯作者：
    徐猛

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其他文献

基于深度学习的复杂化工过程软测量模型研究与应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    耿志强;徐猛;朱群雄;韩永明;顾祥柏
  • 通讯作者：
    顾祥柏
Vissim和Corsim在城市道路微观仿真中的对比研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    交通信息与安全
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴亦政;孙健;彭春露;徐猛
  • 通讯作者：
    徐猛
基于有序加权平均算子的公交线路OD矩阵估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    管理科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭建;高自友;徐猛
  • 通讯作者：
    徐猛
城市智慧公交研究综述与展望
  • DOI：
    10.16097/j.cnki.1009-6744.2022.02.009
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐猛;刘涛;钟绍鹏;姜宇
  • 通讯作者：
    姜宇
支持SaaS应用多维异构性能需求的云资源放置
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭伟;张凯强;崔立真;徐猛
  • 通讯作者：
    徐猛

其他文献

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    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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