- 出租车GPS数据可以记录和分析出的数据不包括以下哪种？
- 以下说法中，不属于出行生成预测的聚类分析法的假设条件的是
- 公路全寿命周期过程具有_____连续的特点。
- 在各种交通运输方式中能实现门对门直达的运输方式是
- （ ）是对象区域交通总量。
- _____是对产品、工艺、活动或服务系统整个寿命周期内的资源、能源输入和环境排放输出进行量化的过程。
- 交通小区是为了理解人们是如何从一个地方移动到另一个地方，将地理空间上相近的出行者归集在一个小区内。
- 温室气体是引起全球气候变暖的主因，其中，_____是最主要的人为温室气体，对总的温室气体贡献率高达63.5%。
- 介绍研究背景，采用的数据和方法以及拟解决的问题，文章在理论和实际中做出的贡献，最后写文章组织结构也是一种introduction的写法。
- 行为方式的变化是导致用户效益发生变化的基础，所以不同方案的效用表达是用logsum方法进行后续效益计算的基础。
- 总量控制法路网布局理论从区域的社会经济特点出发，以满足区域可达性为目的的重要度布局方法。
- 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
- 公交线路平均站距等于线路长度除以站点数量
- 棋盘式街道网非直线系数近似等于1.41。
- 交通基础设施资产管理主要侧重于交通基础设施的养护、维修、更新和改善提升规划。
- 公路建设项目经济评价中的效益测算方法就是基于Logsum方法而进行的。
- NL模型中各“巢”内“选择肢”的设置，必须严格相同。
- 公交规划时，合理的线网密度应使两个步行时间和候车时间最小。
- 在交通基础设施资产管理的模型求解中，通常可以采用NSGA II方法生成精确的帕累托前沿比帮助决策者进行均衡分析。
- 文章逻辑审查可以从段与段之间的逻辑，句子与句子之间的逻辑开始。
- 作为一种传统且相对直接的计算方法，RoH方法广泛应用于交通项目投资、政策分析和营运管理效果分析中。
- 交通基础设施资产管理可以为交通基础设施领域的短期、中期和长期的规划及资源分配决策提供支持。
- 不同出行方式的出行成本需要根据当地的居民出行调查等确定，以此来更好地评估公共自行车在出行成本方面产生的效益。
- 人们身边的交通大数据有哪些？
- 下列哪些出行现状是经常存在的？
- 某同学通过调查收集了关于关于出行的各种信息，下述选项中可用来构建出行方式选择效用函数的有：
- 剽窃包括两种形式，一是引用别人的内容并没有进行说明，第二种是引用原话不加引号。
- 能记录出行数据的软件或设备有哪些？
- 公交线网客流分配方法常用重力模型法。
- 公共自行车布局中处理哪几类空间关系？
- Global Criterion Method是基于偏好的多目标优化方法中的一种。
- 不同期刊对摘要的长度要求不同，但是基本需要包含:
- 公交网络布设要考虑哪些因素：
- 新建交通基础设施诱增交通量具有下列哪些特征
- 四阶段法公路网布局的适用条件是
- 审稿人在审稿过程中，着重关注什么？
- NL模型效用函数的解释变量有哪几类?
- 以下对于公共自行车站点布局说法正确的是
- 公交专用道设置应遵循下列原则：
- 公路建设和养护施工活动碳排放主要来自于______。
- 交通小区划分时要考虑交通网络以及现有的和已承诺要建的设施，包括以下哪些选项：
- 以下那种现象不属于交通的范畴？
- 以下哪些说法是正确的：
- 公交网络构建时，需要输入公交线路属性，包括以下哪几项：
- 公共交通线路网评价指标有哪些：
- 下列属于主线横面的是（ ）
- ______和______人类活动引起的二氧化碳排放已经成为世界各国应对全球日趋严重的气候变化而达成的共识。
- 当两个方案所产生的设施生命周期长短不一样时，可以采用以下哪个指标比较两个方案的优劣
- An author can use portions of his/her earlier published journal paper in a new one without citing the original content.
- 利用全寿命周期评价的方法寻求城市道路建设项目环境效益最大化时的步骤包括1.清单分析2.目标及范围定义3.结果解释4.影响评价，排序正确的是
- 将出行生成产生的交通量进行第一次出行分布、方式划分和交通分配后，需要进行出行分布、方式划分和交通分配这三个阶段的循环迭代，直到达到精度要求。
- 节点链接概率方法中链接概率阈值越小，路网成熟度更高且更为便捷。
- 结合前面介绍的案例，你觉得实际中选择和建立logit模型应该注意那些问题？
- 交通小区划分需要考虑的因素
- 交通大数据是大数据的一种，它具备一般大数据的哪些特征包括？
- 总量控制法和基于链接概率法所生成的公路网布局结构最大的不同在于
- 单向交通的主要缺点不包括
- 单向交通的类型不包括
- ( )没有完整的OD表也可以进行模型参数标定
- 以下哪种分配方法假设路网上没有交通拥挤，路阻是稳定不变的
- 下面哪项不是区域层面道路流量过高分配的原因
- 以下哪个模型具有IIA特性
- OD调查不包括哪种方法
- 最优站间距规划的目标是使所有乘客的门到门出行时间（ ）。
- 下列选项中，最适合构建MNL模型选择肢的是：
- 四阶段法更适合于城市路网布局，总量控制法和节点链接概率法更适合公路网布局。
- 交通小区划分过程中，不需要考虑研究项目的目的，只需要按照交通小区的定义和划分原则进行划分。
- 公交站点和零售商店数量会对出租车上下车点产生什么样的影响？
- 公共自行车出行的使用时长可删选相同自行车ID编号，按照时间排序后相邻时间之差为出行时长。
- 全寿命周期评价方法主要分为归因全寿命周期评价和_____全寿命周期评价。
- 出行者作为出行的主体，其决策行为会影响整个交通系统的状态。
- 质心连杆的位置应当置于小区的几何中心
- 单向交通管理可以有效减少交通需求。
- 公路网形态结构布局和等级结构布局的目标是不同的。
- 在写结论部分的缺陷时，通常采用先写缺陷再写文章结果以及结果的重要意义。
- 公建点，居住点，校园点和公交点四种点位的选择要平均分配。
- Introduction与Literature review可以组织写在一块也可以分开写。
- 在进行交通小区划分时，需要进行数据调查，已有的历史调查数据由于失去了时效性，所以不可以再用。
- 每个交通小区的家庭数目、人口、土地面积等数量应大致相等。
- 路面管理系统不属于交通基础设施资产管理系统的范畴。
- 研究结论与文章解决的问题和前人研究不足是有关系的。
- 交通小区的划分原则往往是一成不变的
- “交通基础设施资产管理”的英文名称是Transportation Asset Management 或者Transportation Infrastructure Asset Management。
- 通过数据采集设备存储的数据，我们可以直接用于科学实验的分析和使用。
- 在公交点周围的公共自行车站点选址需要考虑现存公交点对外辐射半径。
- 关键词从题目中选取有利于文章被他人检索。
- 公建点，居住点，校园点和公交点之间出行量是不均衡，总体来说，居住点到其余三点的出行量远大于公建点，校园点和公交点之间的出行量。
- 通过总量控制法和链接概率方法无法精确地得到道路上的流量和等级。
- 通常一个最优化问题的模型包含三个部分：决策变量、目标函数和约束。
- 随机效用模型以出行者效用最大化为前提，假设所有出行者都是理性的，并选择出行效用最大的方案作为决策方案。
- 关键词的主要的功能可用于文章检索，便于读者检索。
- 实践中，可以根据假设不同情景，并根据不同情景下出行方式选择的变化和系统出行者效益的变化测算，来评价政策、措施等的实施效果。
- 增长率法要求基准年有完整的OD表，重力模型法则不需要
- 交通小区划分要考虑行政区、居住区的位置，但是天然屏障、人工屏障以及主要道路的位置可以忽略。
- 以下哪些选项属于交通小区划分均衡原则：
- 基于社会平均时间成本计算公共自行车效益测算考虑了不同出行方式的使用者的时间成本。
- 在交通方式划分时，可以采用的logit模型有（）
- 下列的出租车司机路径选择行为中，哪些情况很容易发生？
- 以下哪些方法属于基于偏好的多目标优化方法：
- 缓解城市道路交通拥堵的措施包括
- 单向交通管理属于交通需求管理的一种。
- logit模型常用的标定软件有：
- 土地利用强度高的地方比土地利用强度低的地方路网构建的精度更大。
- 可推荐的审稿人一般不包括哪些人？
- 应用复杂网络理论对路网布局结构进行评价时所用到的指标有（ ）
- 如果可以，以下哪些选项可以为其建立单独的交通小区：
- 根据国际标准，全寿命周期评价的理论框架主要包含______等内容。
- Probit模型和Logit模型的区别表述错误的是
- 较好的论文题目具有什么样的特点？
- 与世界各国交通行业碳排放相比，我国交通碳排放具有________等特点。
- 以下哪些选项属于交通小区划分相似原则：
- 公共自行车站点布局考虑因素有哪些？
- 全球变暖会引起______等灾害。
- 以下哪项不是依据交通功能将城市公共交通场站枢纽进行分类的：
- OD调查分为哪几类
- 对方格网式交通网络的特点描述正确的是？
- 交通分配过程中，可能的误差来源包括以下哪几个方面
- 公路网布局过程中节点链接概率计算时主要考虑（ ）因素。
- 出租车的出行热点区域包括哪些地方？
- 以下哪些指标可以用做网络级评价指标
- 以下哪些属于交通基础设施资产管理优化中的均衡分析：
- 下列各组“巢”—“选择肢”设置中，适合构建出行特性分析NL模型的有
- 在绿色公路发展要求下，我国逐步推广（ ）等绿色低碳路面环保技术的应用，达到了一定节能减排效果。
- 导言和文献综述最好分开写。
- 写国际论文的时候要先表达观点，再说原因。
- 关键词从文章的标题里选取比较好。
- 把其他人发表的论文中的话用自己的话改写一下不算剽窃。
- TRD规定文章的标题不超过（ ）
- ε-约束法ε-Constraint Method既属于先验偏好表达法又属于后验偏好表达法。
- 在多目标优化中，用后验偏好表达法产生帕累托前沿。
- “交通基础设施资产管理是一个系统工程，主要目的是经济高效地养护、维修、更新和改善提升交通基础设施系统使之能够提供用户满意的服务。它需要将工程技术、经济理论、管理理论和实践结合起来，建立一个结构性更好、逻辑性更强的体系来指导交通基础设施管理的决策过程，从而为交通基础设施领域的短期、中期和长期的规划及资源分配决策提供支持。”这段话是哪个机构对交通基础设施资产管理的定义？
- 在交通基础设施资产管理的项目评估中，项目实施产生的工作岗位数可以作为项目评价的一个指标。
- 交通基础设施资产管理需要将各种不同类型设施放到同一个决策平台上，基于多目标优化方法，采用均衡分析和绩效式评价的方法，合理地选择项目，实现资源的最优配置。
- 美国大多数州将路面系统分成大约（ ）英里的小段，路面的检测与数据采集，以及路面养护维修决策均以此分段为基础单元进行。
- 交通基础设施资产管理是一个从国外传入中国的概念，它最早出现在欧美。
- 交通基础设施资产管理的项目选择中，如果有足够的资金，就不需要进行优化，可以直接实施所有别选项目。
- 在多目标优化中，帕累托前沿是指优化结果中的一个最优结果所代表的点。
- 多目标优化先验偏好表达法在进行优化前融入决策者的偏好信息，进而将多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解。
- 从四个案例城市的个人通勤碳排放量的空间分布图来看，以环路分隔，越往城市外围，个人通勤碳排放量越大。
- 全寿命周期评价的特点，主要有两个：透明性和全面性。
- 以环路分隔，越往城市外围，个人通勤碳排放量越小，尤其是外环路以外地区。
- 全寿命周期视角下的公路生命周期消耗的能源燃料可归为，提供生产活动热量的终端能源和驱动车辆运行的车用能源两大类。终端能源和车用能源物化过程的碳排放本质来源为（ ）等阶段使用化石燃料中的碳元素。
- 物料衡算法是指根据物质____守衡原理，对生产过程中使用的物料变化情况进行定量分析的一种方法。
- 我国交通运输业约占世界交通运输业二氧化碳总排放量的百分之多少？
- 三种常用的不同类型车辆瞬时速度排放的测算方法为（ ）
- 道路移动源运行碳排放的测算方法主要分为____运行和____运行状态两大类。
- 数据表明，二氧化碳排放的三大主要来源分别为交通、建筑、工业。那么交通行业排第几？
- 气候变暖对北极熊影响很大，对人类没有影响。
- 居住小区远离市区，与公交站点之间距离较远，不需要加强布设公共自行车站点。
- 公共自行车点宜布设在机动车流前进方向右侧，对于交通量大的道路布设在交叉口的上游。
- 投放公共自行车后还是堵车，说明其对缓堵没有作用。
- 居住小区范围300米以内，公交网络较发达，公交站点可达性高，可不设置公共自行车站点。
- 构建公共自行车站点使其成网络，可提高公共自行车的使用率。
- 公共自行车合理设置可提高公交的可达性。
- 公共自行车带来哪些效益？
- 图中的自行车道设置方式是哪一种？
- 大型广场人流量大，可以在广场中央布设公共自行车点。
- 公交规划方法首先确定公交规划目标与战略。
- 拥堵并不一定要靠修路来解决。
- 以下调度形式是基本的调度形式,而不是辅助调度形式的是（ ）
- 在我国公交车中,对于站位和座位之比的要求，以下哪个正确?
- 停车场宜按辖区就近使用单位布置，选在所辖线网的重心处，使其与线网内各线路的距离最短。
- 大型换乘枢纽规划原则有（ ）
- 地铁会对有重复站点在4个以上的公交线路造成较大影响。
- 一个车道一小时，运输量最小的是（ ）
- 我国《城市道路交通规划设计规范(GB50220-95)建议城市中心区域公交线网密度为2~2.5km/km2
- 公交车两个相邻站点之间的距离一般为（ ）
- 地下车库进出闸机设于车库底部：保证充足的候车区域防止车库停车影响外部交通。
- 交通调查是为交通规划提供基础数据和资料的必要手段，也是交通规划的主要内容，一般包括以下哪几种？
- 图示标志代表什么意思？
- 交通行为是指所有交通出行参与者在参与交通的过程中所表现的一种行为现象。
- 交通需求的分类包括（ ）
- 交通设施是社会经济发展和人民生活的基础民生设施，因此交通的作业可以分为哪两类？
- 对于出行来说，作为一个计量单位所具备的基本属性（ ）
- 深入分析出行者的出行行为，是制定有效的交通规划及管理策略的基础工作。
- 按交通服务将交通规划进行分类，包含以下几种？
- 交通规划的构成要素包括（ ）
- 基于链接概率的公路网布局中要得到公路网等级至少还需要进一步确定（ ）
- 与其它两种方法相比，四阶段法需要的数据量最大，但是对于路网流量的描述最为准确。
- 总量控制法和基于链接概率的公路网布局方法可以直接确定路网布局结构和等级。
- “破圈法”适用于手算作业，“加边法”适用于计算机求解。
- 城市道路网布局规划中初始路网非常重要。
- 四阶段公路网布局规划从宏观出发，以定量分析为主导。
- 四阶段的概率分配模型在非拥挤网络时具有较强的模拟能力。
- 总量控制法和基于链接概率的路网布局方法不适用城市道路网规划。
- 基于节点链接概率的公路网布局方法以资金预算为约束条件，通过计算城市之间各个节点的链接概率，以总链接概率最大化为目标，采用混合整数非线性规划方法进行公路网布局规划。
- 一旦OD矩阵不精确或者不完整，将会极大地影响四阶段模型的规划结果。
- [removed]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
- [removed]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
- 在出行行为分析中，经常要考虑出行的时间价值，一个区域或城市居民出行的时间价值应该设定为相同的数值。
- BL模型可以看做是MNL模型的特殊形式。
- 不同的城市最好是基于实际数据来进行标定，而非使用一固定值。
- Logit 模型的 IIA 特性是Logit 模型的优点之一。
- 在基于Logit模型的效益测算中，可以通过设定多种情景来分析某种因素和政策的影响及其变化。
- 基于Logsun差异的效益测算方法，是近10年才逐渐发展起来的一种方法，在欧洲、美国、荷兰等地主要应用于土地利用、住房位置选择、道路拥挤收费等领域的决策分析。
- probit模型精度较高，在实际应用中比logit模型使用广泛。
- 在案例分析中，OVTT为出行者的时间价值，VOTT为车外出行时间。
- 四阶段法不存在问题。
- 影响出行分布的因素包括
- 下面不属于出行时间矩阵在四阶段模型中的应用的是
- 交通调查分为SP调查和RP调查。
- 交通分布预测的主要方法有（ ）
- 下列哪种方法属于交通分配的均衡模型？
- 做出行分配时不需要考虑路径树是否合理
- 在交通调査区域中预估到其中几个交通区的交通发生量和交通吸引量将有大的变化，此外，若现状还未有任何出行的交通区也将有发展，在这种情况下，采用何种交通分布模型较为合适
- 交通规划四阶段法的第一阶段是（ ）
- 关于四阶段的输入输出正确的是
- 划分交通小区的方法可以遵循四个原则，即：相似原则，兼容原则，均衡原则和分隔线原则 。
- 交通区的划分一般不打破行政区划。
- 井型是道路网的基本类型之一
- 以下项目中那些是城市道路网布局结构？
- 已知l、2、3小区至路网的最短距离为20、30、10，则道路网的可达性为（ ）
- 交通小区划分和道路网络构建是交通模型构建的基础。
- 交通小区划分数量要适当，如果增加小区数量可以取得较高的精度，尽量减少在汇总过程中数据信息缺失，减少人力成本和整理、录入数据工作量，减少调查时间。
- 在每个交通分析小区在小区内完成的出行数应该在总出行的10%左右，在外围的较大的交通分析小区，在小区内完成的出行数应该在总出行的40%左右。
- 对方格网式交通网络的特点描述错误的是（ ）
- 交通小区划分数量要适当，如果增加小区数量可以使分析更具有灵活性，与其他分区系统兼容，如人口普查和就业调查，每个小区有抽样样本，减少抽样波动。
- 大数据的特征包括哪些？
- 下列那种现象属于交通的范畴
- 在与公交或地铁换乘的最后一公里时，出租车是一种弥补其他公共交通方式短距离衔接不足的良好选择。
- 对于出租车良好运行的建议中，哪些建议是值得采纳的？
- 城市交通系统规划对于中小城市来说是：城市综合交通系统规划；对于大城市特大城市是：城市综合交通规划、专项交通规划。
- 在应对处理大数据的各种技术挑战中，以下的哪个问题不值得重视？
- 交通规划：有计划地引导交通的一系列行动，即规划者如何提示各种目标，又如何将提示的目标付诸实施的方法。
- “通过规划为生产、生活出行提供方便、快捷、安全、环保、经济的交通系统。”体现的是交通规划的那种目的和任务？
- 当人们购买家庭轿车的比例趋于平均化后，职业对交通方式选择的影响逐渐( )
- 交通大数据在时间和空间两个维度具有移动性，为了全面深入理解交通大数据，运用空间自相关方法探讨交通状态空间相关性及其空间演化特征，是一种全新的交通状态分析方法。
答案:出租车单次载客人数
答案:收入和汽车保有量总是保持不变
答案:流程
答案:公路运输
答案:生成交通量
答案:影响评估
答案:对
答案:二氧化碳
答案:对
答案:对
答案:对
温馨提示支付 ￥5.00 元后可查看付费内容,请先翻页预览!
