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路径选择建模的主要任务是基于合理假设,定量分析交通参与者的路径选择行为,并估计和预测交通参与者对交通网络的使用情况。基于此,全面总结路径选择建模的研究现状,介绍各种出行数据的特点,阐释常见的选择集生成方法,对文献中提出的众多离散选择模型进行归类和讨论,对比模型估计的2类主要方法,并展望机器学习在路径选择建模中的广阔前景。研究结果表明:随着交通感知技术的全息化发展,在海量车辆轨迹数据的支撑下,路径选择研究取得了全方位的进步;路径选择模型可分为基于路径和基于路段的模型,前者以路径为基本选项,从通过确定性或随机性方法生成的选择集中选择路径,包括多项Logit (MNL)模型以及更先进的MNL修正模型、广义极值(GEV)模型、混合Logit模型和非GEV分布模型,后者以路段为基本选项,动态地求解路径选择问题,无需生成选择集,包括各种递归Logit模型;路径选择模型的参数估计可使用有标签数据或无标签数据,前者通过地图匹配在交通网络中重构出真实路径,后者则依概率考虑一系列可能的路径。近年来,基于机器学习的路径选择模型因具有更优的预测性能而受到广泛关注。在未来的路径选择研究中,应进一步结合离散选择模型和机器学习模型,使两者优势互补。 相似文献
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在分析了有关船舶在浅水水域试航速修正方法的基础上,推荐了A.Millward的三因次修正方法用于大型船舶在有限水深水域试航速的修正,文中给出的算例,表明在航速预报结果同相关方法相比,具有同一量级的精度,本方法可作为大型船舶试航航速修正或预报有一种估算方法。 相似文献
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OBE是一种基于学习产出成果反向设计培养过程,以学生为中心持续改进培养进程的教育理念。现代学徒制是以市场及企业实际需求为导向,通过校企深度合作进行工学交替的新型人才培养模式。课程思政是实现立德树人根本任务的主渠道和关键课程。本文基于OBE培养体系把高职现代学徒制课程思政作为整体融入到学生人才培养全体系全过程实现“精准融入、闭环培养”,提高“学习产出质量”,培育德技双优时代需求人才。 相似文献