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1.
为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估,本文应用核密度分析和热点探测,获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量,减少尺度效应的干扰;引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律,挖掘空间异质性特征,确定邻域效应的尺度范围;利用空间序列的斜率表征变化趋势,同时,结合改进的空间滞后和残差模型,区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析,结果表明:北京市的共享单车出行存在中等的、
正的空间自相关性,空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型;空间自相关性的衰减半径为
1860 m,大于此距离时邻域效应消失;建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大,邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平,而土地利用对其的相对驱动力最小。 相似文献
2.
随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性. 相似文献
3.
针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪. 相似文献
4.
针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法。将安全帽和工人头部视为一个整体,将检测目标分为2类,即佩戴安全帽的头部和未佩戴安全帽的头部,同时对2类目标进行检测,避免了冗余的计算步骤及累积误差的影响。同时,针对施工场景安全帽佩戴状态检测特点,对YOLOv3的网络结构、损失函数及先验框尺寸进行改进,提出YOLOv3-C模型。研究结果表明:改进后的YOLOv3-C模型的检测性能大幅提升,在本文建立的样本集中模型的mAP达到93.84%,对安全帽检测平均精度达到97.01%,对工人头部检测平均精度达到90.67%,同时YOLOv3-C对本文的检测场景表现出良好的鲁棒性。 相似文献
5.
定权问题是多属性决策问题中的核心内容,传统定权方法大多仅单方面从主观或客观角度确定权重,合理的属性权重应综合考虑专家偏好与决策数据.因此,文中以单值中智集为研究对象,设计基于熵权法和DEMATEL法的主客观综合定权法,充分考虑决策者的有限理性特点,提出基于单值中智集的TODIM决策方法.首先,分析现有记分函数的缺陷,提出一种新的记分函数,实现单值中智数的大小比较;其次,提出主客观综合定权方法,其中,运用熵权法确定客观权重,根据DEMETAL方法获得主观权重,根据线性加权法确定各属性的综合权重;再次,将TODIM方法拓展到单值中智集理论,构建了基于单值中智集的TODIM方法模型;最后,以决策者投资中小企业为决策背景进行案例分析,验证文中方法的可行性和合理性. 相似文献
6.
现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发,借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态,对市场需求的动态变化特征关注较少,同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程,通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响,采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态,在此基础上,构建平台利润最优模型和社会福利最优模型;然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数,将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型;最后设置算例验证模型可行性,探讨价格变化对市场的作用,分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明,随着价格变化因子倍数的增加,社会福利、平台利润和匹配量先增后减,在倍数为2.0时,社会福利达到最大,倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现,乘客议价将推动市场向供求平衡移动,同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。 相似文献
7.
8.
9.
10.
在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性. 相似文献