时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响，本文从时间社会学视角出发，以昆明市有老年人家庭为分析单元，用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度，构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响，进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时，成员间在非通勤活动上的交互效用减弱；由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征，其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长；与此同时，老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排，而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

考虑二次停车的公交驻站时间分布拟合

公交车驻站时间是刻画公交站点服务状况的重要指标,也是影响交通网络运行效率的重要因素。在我国大多数城市,公交车在站点进行服务时常常会有二次停车的情况发生。想要改进站点服务状况,首先需要对公交驻站时间进行准确分析。本文研究有二次停车的公交车驻站时间分布,在实测数据的基础上,分别对第一次服务时间和第二次服务时间进行分布拟合,然后依据概率论的相关理论由两次服务时间的分布计算出公交车总服务时间(驻站时间)的概率分布。进一步由公交驻站时间概率密度函数推导出单辆公交平均在站服务时间的表达式,并且通过分析二次停车发生比例与公交第一次服务时长之间存在的制约关系,求解最佳二次停车比例。     

球磨时间对放电等离子烧结Fe-2Cu-1.5Ni-0.5Mo-0.8C粉末的影响

本文采用放电等离子烧结技术烧结Fe-2Cu-1.5Ni-0.5Mo-0.8C球磨粉末,重点研究球磨时间对粉末致密化、烧结体显微组织和力学性能的影响规律.研究表明,延长球磨时间,可提高粉末的热稳定性,抑制烧结过程中的组织粗化,从而令烧结体在更宽的烧结温度区间内,保持细小的显微组织结构,获得较佳的力学性能.     

船舶航行轨迹自动化控制中PLC技术研究

为有效发现水域中那些偏离正常航行轨迹的船舶,从而提高船舶航行安全性,设计基于PLC技术的船舶航行轨迹自动化控制方案。通过提取船舶航线轨迹数据的方式,弥补缺失信息的插补空隙,完成PLC数据的采集及预处理。在此基础上,度量轨迹内航行节点间的相似性,按照正常轨迹点的建模需求,实现对时间复杂度的精准分析,完成船舶航行轨迹自动化控制中的PLC技术研究。对比实验结果表明,与GMM航迹分析算法相比,应用PLC自动化控制方案后,QIE水域避障系数提高至6.32,不仅提高船舶的航行安全性,也可有效发现偏离正常航行轨迹船舶的实时所处位置。     

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发，提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想，以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性，并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照，利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量，结合基础属性建立二项Logit模型，从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类，其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用；行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性，虽然其个数与路段关键性无明显关系，但其与常见波动程度指标相关性小，可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

托运人在不同时空下的选择行为差异揭示

某一因素对托运人选择行为的影响会随着空间和时间变化. 既有研究多关注特定空间或时间的托运人选择行为，较少进行横向(空间)和纵向(时间)比较. 为探索托运人选择行为差异及变化规律，采集不同时空的5 个数据集，构建多类线性或非线性效用函数的多项 Logit 模型及混合Logit 模型. 结果表明：在空间维度，某一地区托运人选择行为与其他地区显著不同；在时间维度，伴随货运业快速发展，货运方式选择模型适用年限呈缩短趋势.     

数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。