自行车骑行者生理、心理与综合负荷感知模型

为探究自行车骑行者在骑行过程中的生理、心理状态与骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境之间的影响规律, 设计并实施了自行车骑行试验; 选取了相对代谢率、心境状态、自感疲劳程度和任务负荷指数等指标, 分析了骑行者生理、心理与综合负荷感知的特性及规律; 以骑行试验数据为基础, 应用偏最小二乘回归方法建立了骑行者生理、心理及综合负荷感知模型, 并对模型预测能力进行评估。研究结果表明: 骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境均对骑行者负荷感知有影响, 其中骑行者个体属性因素中, 身体质量指数和基础代谢率作用较为显著, 二者在负荷感知模型中的平均影响因子分别为0.121和0.112;骑行强度因素中骑行时间对于负荷感知影响最大, 其平均影响因子为0.139;骑行环境因素中交叉口数对骑行负荷感知影响最为显著, 其平均影响因子为0.137;各个变量对心理负荷与综合负荷感知的影响趋势相同, 对生理负荷与综合负荷的影响趋势不相同。可见, 关注部分因素以及骑行者心理负荷对于提高骑行服务水平具有一定作用, 研究结果可应用于改善自行车骑行设施环境。      

OPNET在舰艇作战系统数据网中的应用

提供了一种优化分析和评估舰艇作战系统网络的新方法.通过选用OPNET系列的通信网络仿真软件Modeler,建立舰艇作战系统数据网的模型,对各节点的应用层信息流、节点接口、节点行为的建模,实现了整个作战网络的信息交互功能.通过对作战系统数据网信息流的仿真,得到网络延迟、流量、链路利用率等网络性能,并分析了网络复杂性随作战进程变化的情况以及舰艇网络的可靠性.     

城市慢行交通网络特性与结构分析

基于复杂网络理论,对城市慢行交通网络进行L空间和P空间拓扑结构转换.通过对平均路径长度、聚类系数及度分布的特性分析,确定了城市慢行交通网络的类型,并找出L空间慢行网络的中心节点.通过对P空间慢行网络结构特征指标即节点度、紧密度与介数的分析,应用模糊聚类分析方法,提出城市慢行网络结构层次的划分方法,并分析了渭南市的慢行交...     

铁路货物计费径路调整影响探讨

铁路货物运输费用的计算离不开铁路货物计费径路,随着铁路营业里程不断增长,路网结构日益完善,铁路货物计费径路对铁路货发量和营业收入的影响日益加重.为降低物流成本,提高铁路运输效率和效益,结合历次铁路车流径路调整,国铁集团对铁路货物计费径路进行了多次优化.在回顾铁路货物计费径路历史沿革的基础上,对北京局集团公司货物计费径路...     

基于BP神经网络的高速公路交通安全评价系统设计与实现

针对高速公路交通安全现状,提出了应用BP神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在建立了相应的高速公路交通安全评价体系基础上,对BP人工神经网络在高速公路交通安全评价的设计与实现进行了分析,结合高速公路交通安全评价的特点,采用C＋＋语言与数据库技术,开发了基于BP人工神经网的交通安全综合评价软件,并进行了实例分析与验证.结果表明：BP神经网络算法应用于高速公路交通安全评价,具有良好的扩展性与开放性、收敛性和很强的自动调节能力.评价系统操作性强、结果可靠.     

绕城高速公路指路标志信息设计方法探讨

随着高速公路网的逐步完善,在绕城高速公路上,驾驶员多走路、走错路现象严重。为了能够适应越来越完善的路网环境,做到以人为本,需要对原有指路标志进行优化设计。针对绕城高速公路存在的问题,针对指路信息繁多的特点,将绕城高速公路指路系统分为立交单元和主线单元,分别进行指路信息设计,提出了绕城高速公路指路信息分级的方法,并以颜色区分市区信息和放射线信息,达到相对减少标志信息量的目的。     

城市自行车骑行者疲劳感知特性（双语出版）

为了探究自行车骑行过程中骑行者的疲劳感知变化规律及其影响因素,设计实施了针对不同骑行环境的骑行试验。根据试验收集的骑行者个体属性、骑行强度数据及骑行者生理、心理数据,利用多元线性回归方法建立了骑行者疲劳感知模型,定量描述了骑行者疲劳感知与骑行者个体属性、骑行强度以及骑行者生理、心理负荷之间的变化关系。应用统计检验方法对模型的线性显著性、多重共线性进行检验;并通过实施新的骑行试验验证了模型对于实际骑行活动中骑行者疲劳感知的预测能力。由模型分析可知：骑行者的疲劳感知变化主要受到骑行者个体属性、骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷等属性的影响,4种属性的建模变量对于出行者疲劳感知的影响因子分别为-0.291,0.353,0.253,0.265。研究结果表明：在骑行过程中,骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷因素与疲劳感知呈正相关关系,而骑行者个体属性则与疲劳感知呈负相关关系,其中骑行强度因素对于疲劳感知变化影响最大;模型预测的骑行者疲劳程度值与试验实测值无显著性差异;可通过改善现有骑行环境来降低骑行过程中骑行者的生理负荷和心理负荷,从而减小骑行者出行疲劳感知期望值,以此影响自行车出行者骑行选择行为的决策;骑行疲劳感知模型可应用于自行车交通评估与规划。     

基于FPGA的小角度近似算法的改进与应用

根据基带FM信号解调原理,改进了FM信号的小角度近似解调算法,使之在高斯加性白噪声（AWGN）信道中具有更好的适应性;并通过理论分析、公式推导和MATLAB仿真证明了方法的正确性和有效性。在此基础上完成了FPGA程序设计,并在实际工程中进行了验证。实验结果证明了该方法的可行性。     

城市自行车骑行者疲劳感知特性

为了探究自行车骑行过程中骑行者的疲劳感知变化规律及其影响因素,设计实施了针对不同骑行环境的骑行试验。根据试验收集的骑行者个体属性、骑行强度数据及骑行者生理、心理数据,利用多元线性回归方法建立了骑行者疲劳感知模型,定量描述了骑行者疲劳感知与骑行者个体属性、骑行强度以及骑行者生理、心理负荷之间的变化关系。应用统计检验方法对模型的线性显著性、多重共线性进行检验;并通过实施新的骑行试验验证了模型对于实际骑行活动中骑行者疲劳感知的预测能力。由模型分析可知:骑行者的疲劳感知变化主要受到骑行者个体属性、骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷等属性的影响,4种属性的建模变量对于出行者疲劳感知的影响因子分别为-0.291,0.353,0.253,0.265。研究结果表明:在骑行过程中,骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷因素与疲劳感知呈正相关关系,而骑行者个体属性则与疲劳感知呈负相关关系,其中骑行强度因素对于疲劳感知变化影响最大;模型预测的骑行者疲劳程度值与试验实测值无显著性差异;可通过改善现有骑行环境来降低骑行过程中骑行者的生理负荷和心理负荷,从而减小骑行者出行疲劳感知期望值,以此影响自行车出行者骑行选择行为的决策;骑行疲劳感知模型可应用于自行车交通评估与规划。     

城市道路环境自行车出行者满意度模型研究

为建立城市道路环境各类因素与城市自行车出行者满意度之间的数量关系,针对通勤交通选取23项指标、设计调查问卷并展开调查,通过预调查数据检验问卷信度与效度并确定问卷内容。正式调查采用视频调查、实验室问卷的方式,结果表明调查结果与实地调查无显著差异。通过模型检验与修正后,最终得到的城市道路自行车出行者满意度模型。模型影响系数表明:道路通畅性与环境舒适性总影响系数分别达到0.632和0.601,道路建设水平影响系数为0.478,交通安全感受影响系数为0.401。电动车对出行者的通畅性和安全性影响是最大的,影响系数分别达到0.894与0.781,隔离设施对安全的影响仅为0.117。上述结果说明:影响自行车出行者满意度最主要的外界因素是通畅性与环境舒适性,道路建设水平对于满意度的影响有很大局限性。电动车对自行车出行者的影响非常大。自行车出行者并不认为隔离设施具有明显的安全保护作用。研究结论可为城市自行车交通运行环境改善提供依据。