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文献类型:期刊文章
LUAN Zhao-liang;TU Wei;SHEN Shao-qing;ZHAO Tian-hong(Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services,College of Civil Engineering,Shenzhen University, Shenzhen 518060;Key Laboratory for Geo-environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying,Mapping and GeoInformation,Shenzhen 518060;Smart City Institute,Shenzhen University,Shenzhen 518060;Shenzhen Research Center of Digital City Engineering,Shenzhen 518040,China)
机构地区:[1]深圳大学土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室,广东深圳518060 [2]海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,广东深圳518060 [3]深圳大学智慧城市研究院,广东深圳518060 [4]深圳市数字城市工程研究中心,广东深圳518040
基 金:国家自然科学基金项目“时变交通网络下的大规模物流运输时空过程建模及优化”(41401444);清华大学中国新型城镇化研究院开放基金项目“数据驱动的城市规划评估方法:以深圳为例”(K-17014-1)
年 份:2019
卷 号:35
期 号:4
起止页码:64-69
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:地铁线路规划是轨道交通建设的重要步骤。传统的地铁线路规划方法依赖城市地理空间、人口和出行调查数据,数据收集困难,操作复杂。该文分析了地铁线路规划的影响因素,构建了多目标地铁线路规划模型,提出基于空间启发式算法的地铁线路智能规划方法,同时确定地铁走向和站点布局。以深圳市地铁9号线为例,进行地铁线路规划模型建立与求解实验,结果表明,该方法能够高效地进行地铁线路规划。与专家方案相比,该文结果在主要站点布局、线路走向、站点数量以及站间距等方面都具有较好的一致性。
关 键 词:地铁线路 空间优化 空间大数据 启发式算法
分 类 号:TU984.191]
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