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巴西的高速鐵路項(xiàng)目:圣保羅和庫(kù)里提巴城市客運(yùn)需求預(yù)測(cè)的案例研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-10 20:52
  2011年,巴西交通部實(shí)施了國(guó)家物流和運(yùn)輸計(jì)劃。它預(yù)計(jì)鐵路網(wǎng)絡(luò)對(duì)貨運(yùn)和旅客的擴(kuò)張和重新構(gòu)建約為50%。政府提出了一項(xiàng)高速鐵路(HSR)項(xiàng)目,將坎皮納斯,圣保羅和里約熱內(nèi)盧等城市的車輛平均時(shí)速為250公里/小時(shí)。另一個(gè)提議的高鐵項(xiàng)目是連接庫(kù)里提巴和圣保羅等城市,這是客運(yùn)最繁忙的走廊之一,但是,現(xiàn)在很難找到專門用于這條可能的鐵路線的研究,甚至是孤立的研究,專門分析需求這條走廊。由于政府對(duì)乘客實(shí)施這條新鐵路線的興趣,有必要進(jìn)行許多研究來支持這一項(xiàng)目。需求預(yù)測(cè)研究對(duì)于支持構(gòu)建項(xiàng)目的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)建模至關(guān)重要。本文旨在獲得不同的客運(yùn)需求預(yù)測(cè)模型,并為庫(kù)里提巴走廊-圣保羅選擇更好的客運(yùn)需求預(yù)測(cè)模型。作為該項(xiàng)研究的一部分,本文選取了兩座城市之間交通運(yùn)輸系統(tǒng)的現(xiàn)狀。為此,分析了公路和機(jī)場(chǎng)的表現(xiàn),以及它們的問題和生理需求。為了在本研究中為預(yù)測(cè)需求預(yù)測(cè)合適的模型,提出了可用于估計(jì)鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)需求的方法,因素和變量的書目評(píng)述?偨Y(jié)了運(yùn)輸模型所需數(shù)據(jù)輸入的概述,相關(guān)收集方法和運(yùn)輸模型開發(fā)中使用的技術(shù)。高速公路數(shù)據(jù)是根據(jù)年度政府報(bào)告提供的交通信息以及航空公司數(shù)據(jù)計(jì)算出來的。區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)也被用來獲取乘客需求的趨勢(shì)。然...

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
Acknowledgement
Abstract
摘要
CHAPTER 1 INTRODUCTION
    1.1 Historical Background
        1.1.1 The Passenger Railway Transport in Brazil
    1.2 Motivation
    1.3 Objective
    1.4 Scope
    1.5 Significance of the Research
    1.6 Limitations of the Study
    1.7 Thesis Outline
CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW
    2.1 Railway Demand Forecasting
        2.1.1 Determinant Attributes on Passenger Transportation Demand
        2.1.2 Demand Forecasting Methods
        2.1.3 Elasticity Models
        2.1.4 The four-step model
CHAPTER 3 METHODOLOGY AND DATA COLLECTION
    3.1 Introduction
    3.2 The Method Design
    3.3 The Corridor Curitiba-Sao Paulo
        3.3.1 Overview of Transport Systems by Mode
    3.4 Data Collection
CHAPTER 4 DATA ANALYSIS AND INTERPRETATION
    4.1 Trip Generation and Attraction
    4.2 Trip Distribution
    4.3 Modal Choice
CHAPTER 5 CONCLUSION AND RECOMMENDATION
    5.1 Conclusion
    5.2 Recommendations for Future Work
REFERENCES
Dataset for the Master's Thesis



本文編號(hào):3788713

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