基于ISO/IEC 9126的Web资源质量评测系统

为了管理基于Web的信息系统的资源质量,以国际软件质量管理标准（ISO／IEC9126）为基础,建立了Web资源质量评测系统,该系统包括多维多层次的Web资源质量评测模型（WebQM）、Web资源质量评测算法以及评测结果的鲁棒性分析,详细讨论了Web资源质量建模和应用TOPSIS算法评测Web资源质量的过程,鲁棒性分析主要研究了质量评测过程中评测参数取值对评测结果的影响,以优化Web资源质量模型和完善关键指标。     

高校教师教学质量评价模型及测量研究

提出了高校教师教学质量评价的理论模型,采用问卷调查法和结构方程模型法,应用AMOS软件对模型的拟合优度和模型路径进行了检验和分析。本研究为教师教学质量评价标准进一步量化提供了一种新的研究方法和量化依据。     

基于拟合优度度量的交通方式选择决策树结构研究

Nested-Logit(ＮＬ)模型是交通方式划分的最重要的模型之一,在分析公共交通和个人交通划分方法的理论依据的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首要考虑因素的不同,构造了不同于公共交通和个人交通的虚拟交通方式--高费用和低费用虚拟交通方式,并分析其内相关性. 在两个交通方式选择决策树结构都存在相关性和合理性的情况下,提出基于拟合优度度量比较两者的优劣,从而选定交通方式选择决策树结构. 根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件实现两个交通方式选择决策树结构的拟合度度量分析. 结果表明：基于拟合优度度量选定的高费用和低费用虚拟交通方式比公共交通和个人交通的虚拟交通方式更接近实际调查值,此方法具有一定的实用性.     

铁路旅客满意度指数模型研究

基于铁路旅客运输服务的特性以及旅客需求结构分析,提出了一个新的铁路旅客满意度指数(CSI)模型,运用偏最小二乘法对模型进行数学表达,结合实际调研的结果,对模型进行检验.通过检验,模型中变量间相关性以及模型的拟合优度都达到较高的水平.     

城市公交服务乘客满意度指数模型

城市公共交通作为基础的公共服务领域之一,其发展程度直接反映了城市的出行条件和城市交通的整体发展水平。为了提高公交服务水平,国内外学者都从乘客角度入手,对公交服务乘客满意度进行了理论和实证研究。提出公交服务乘客满意度指数模型,该模型借鉴美国顾客满意度指数模型的核心概念,根据我国公交行业的特点进行改进,并进行了实证研究。以沈阳市公交车线路为测量对象,选取25条公交线路的乘客进行随车调查,并应用结构方程模型方法对调查数据进行分析,由此初步建立了由乘客期望、感知质量、乘客满意、乘客忠诚等结构变量构成的城市公交服务乘客满意度指数模型。分析和验证结果显示,实际调查数据与理论模型拟合较好,说明乘客满意度指数模型的建立较为成功,并可以应用到公交领域。     

考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究

为系统获取考虑定制出行后儿童通学方式选择的行为模式，在系统选取影响儿童通学方式决策变量的基础上，集成结构方程模型和离散选择模型，提出儿童通学方式选择的混合选择模型(HCM)，以云南省昭通市为案例进行分析.结果表明：所构建的HCM模型相比结构方程模型和离散选择模型具有更高的拟合优度，更适用于儿童通学方式选择行为分析；与小汽车出行方式相比，行为意向对家长选择定制出行方式的影响更大，定制出行方式的普及更多取决于家庭的接受和依赖程度；时间和成本并非是家长选择定制出行方式的首要考虑因素.     

一种基于多项式拟合的UWB SAR目标鉴别稳健性评估方法

在超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）目标鉴别性能评估中,稳健性是其中一项重要的性能指标,但关于此方面目前尚未有系统可行的评估方法提出．为此,文中提出了一种基于多项式拟合的稳健性评估方法．该方法提出了分离度一指标来衡量单信杂比情况下算法的鉴别性能,利用多项式模型实现对多信杂比情况下鉴别性能量化值的曲线拟合,提出了弹性指数的定义,并由拟合多项式得到对应的弹性指数方程,通过对弹性指数方程进行积分来实现对待评估鉴别算法稳健性的评估．基于所提出方法针对3种鉴别算法进行了评估试验,试验结果验证了方法的合理性．     

基于改进核密度估计的电动出租车快速充电行为研究

电动汽车充电行为研究是充电负荷时空分布预测、充电基础设施规划和有序充电管理的 基础。本文基于上海市电动出租车的实测数据，划分充电片段并提取快速充电行为特征变量，开 展相关性分析以揭示变量之间的内在相关性，从工作日和休息日两个时间维度揭示快速充电行 为规律，提出一种基于扩散方程的自适应扩散核密度估计模型应用于快速充电行为特征变量的 概率建模并使用拟合优度检验指标验证该模型的有效性。研究结果表明：电动出租车的快速充 电行为在工作日和休息日具有明显的差异性，自适应扩散核密度估计模型可使电动汽车充电行 为特征变量的概率建模更加准确，且具有更高的拟合精度。     

基于二元Logit模型的驾驶员收费车道选择研究

通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式.选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型.基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估计,采用Hosmer-Lemeshow检验分析模型的拟合优度.研究结果表明:驾驶员收费车道选择行为受多种因素综合作用影响,模型拟合精度较高;模型的建立为收费站交通组织、安全评价、收费车道布置提供了技术支持.     

基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度,本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发,分析包括土地利用混合指数,职住混合率熵指数,公共交通站点 500 m覆盖率,路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系;基于相关系数和拟合优度分析,提取7个与出行强度强相关指标,基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明,职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著,公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外,给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法,用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

铁路编组站安全评价研究

结合铁路编组站现场实际,对编组站作业安全进行系统分析,从人员、设备、环境和管理等方面分析编组站作业安全的影响因素,建立编组站安全评价指标体系。应用基于物元分析的层次分析法确定指标权重,构建基于物元分析的编组站安全评价模型,应用编组站实际数据,对所构建的模型进行分析验证,为编组站作业安全管理提供决策依据。     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.     

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在枢纽式航线网络蓬勃发展的背景下,蛛网式航线网络作为一种新兴的网络结构,它的出现引起了国内外的广泛关注.针对蛛网式航线网络的要素进行了深入分析,从减少非必要的中转的角度出发,提出旅客时间价值系数的概念,将航空公司的运输成本和旅客时间价值作为总效用,设计出蛛网式航线网络效用模型.通过使用该模型,可以设计出蛛网式航线网络并分析其每条航线的竞争力.基于该模型对于每条起讫节点流（Origin Destination, OD流）可分解的性质,提出了基于效用理论的最短路径算法,利用我国15城市数据建立了蛛网式航线网络模型实例.求解的结果表明,旅客时间价值系数对蛛网式航线网络以及蛛网式航线网络的竞争力的影响.     

粒子群算法在结构非概率可靠性优化中的应用

为了解决实际工程中不确定性结构的可靠性优化问题,建立了以结构非概率可靠性指标和横截面积为约束条件、最小化结构质量为目标的优化模型.利用非概率集合理论中的凸模型方法,求出可靠性指标,提出了基于粒子群算法的结构非概率可靠性优化方法.算例分析结果表明:与参数取平均值时的结构确定性优化方法相比,容许非概率可靠性指标为零时的结构非确定性优化方法得到的结构质量误差仅为0.009%.随着容许非概率可靠性指标的增大,桁架结构横截面积及质量也相应增大;当容许非概率可靠性指标为1.5时,与梯度投影法优化结果相比,利用该方法优化后的结构质量减少了0.323%.     

基于超效率分析的轨道线网规划方案研究

采用基于超效率分析的非参数评价方法避免传统分析方法在效率分析上的不足,同时解决了效率分析方法在方案排序上的难题.通过分析超效率模型的建模原理,给出模型的建模步骤;重点研究投入指标与产出指标间的内在联系,给出评价方案的效率排序、各方案的投入与产出指标的调整方向.对实际案例的定性分析,对比超效率模型的评价结论.研究表明该方法符合决策要求,模型可靠适用.     

Reliability Prediction Method Based on State Space Model for Rolling Element Bearing

Reliability analysis based on equipment’s performance degradation characteristics is one of the significant research areas in reliability research. Nowadays, many researches are carried on multi-sample analysis. But it is limited for a single equipment reliability prediction. Therefore, the method of reliability prediction based on state space model(SSM) is proposed in this research. Feature energy of the monitored signals is extracted with the wavelet packet analysis and the associated frequency band energy with online monitored data. Then,degradation feature is improved by moving average filtering processing taken as input pair model parameter of SSM to be estimated. In the end, state space predicting model of degradation index is established. The probability density distribution of the degradation index is predicted, and the degree of reliability is calculated. A real testing example of bearing is used to demonstrate the rationality and effectiveness of this method. It is a useful method for single sample reliability prediction.     

出租车超速行为道路因素随机系数空间模型构建

为准确揭示道路因素与路段出租车超速行为特征的关联关系，本文以成都市中心城区主 干道路段为研究单元，通过车载GPS设备获取大范围出租车超速行为样本。在筛选出10类典型城市道路特征的基础上，选择路段超速线密度和不同百分位数超速严重度作为研究对象；为减少空间效应对估计的干扰，本文验证了超速特征的空间相关性，并分别构建基于对数-高斯分布的标准线性模型和空间条件自回归模型、空间误差模型及空间滞后模型这3类空间模型，探究不同空间模型与出租车超速行为特征的拟合情况；同时，考虑道路组间异质性，进一步构建随机系数空间模型。结果表明：出租车路段超速线密度和超速严重度均存在显著空间自相关性，空间模型 对其拟合效果普遍优于传统模型；不同超速行为特征适用不同的空间模型，随机系数空间条件自回归模型对超速线密度拟合效果最优，而不同百分位数超速严重度适用的最佳拟合模型差异较大；路段限速、一块板横断面及非机动车车道这3类因素表现出对出租车超速行为特征的组间影响异质性；因素解释方面，路段限速、一块板横断面、非机动车车道、路段施工区与超速线密度显著相关；路段限速、非机动车车道、上下坡匝道、路段施工区及路段长度与超速严重度显著相关。     

基于改进FAHP-FCE的施工企业质量控制评价研究

实现施工企业质量管理的目标是一项工程项目施工管理的首要任务.为了准确评价施工企业的质量控制水平,提出改进意见,在结合影响工程质量的五大因素和实际情况的基础上建立了评价指标体系,采用改进的FAHP方法计算了各指标权重,用FCE法得出了施工企业质量控制水平等级,从而完成了施工企业质量控制评价模型的建立.最后的实证研究,详细描述了基于改进FAHP-FCE的施工企业质量控制评价的计算过程,证实了模型的可操作性,明确了施工企业的优势和不足,为其加强质量控制提供了理论参考.     

基于SERVQUAL的网约车服务质量评价研究

随着“互联网+”的广泛应用以及网约车服务模式的合法化,使我国大城市网约车的服务质量问题愈发暴露出来。为提高网约车服务质量,根据SERVQUAL构建了网约车评价指标体系,并通过AHP研究方法和IPA分析分别对网约车服务影响因素和网约车服务评价指标进行了分析,从而提出网约车服务质量控制策略,对网约车服务质量改善具有一定的参考意义。     

基于实车数据的电动汽车电池剩余使用寿命预测

电动汽车电池剩余使用寿命预测是当下电池研究领域的热点内容,现有电池剩余使用寿命预测模型大多基于单一预测指标,预测精度较低,模型的泛化性能较差。本文通过实车数据构建了GM-LSTM的Stacking融合模型,实现电动汽车电池剩余使用寿命的准确预测。首先根据电池剩余使用寿命影响因素,提取车辆真实的运行参数和环境参数,基于随机森林算法筛选最优特征集合作为模型输入,其次选择差分整合移动平均自回归算法对所选特征进行惯性延伸,克服数据时间维度上的限制,最后基于数据特点,分别建立灰色预测模型和长短时记忆神经网络模型实现电池剩余使用寿命预测,并通过Stacking模型融合进一步降低预测误差。结果表明：模型融合 后平均相对误差为1.6%,平均绝对误差为0.013,能够稳定可靠的实现电动汽车电池剩余使用寿命预测。