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通勤者的出行行为对早高峰期间拥挤政策的制定有着至关重要的作用。本文基于瓶颈模型构建并列瓶颈路网下个人与家庭混合出行的均衡出行模型，分析两类通勤者的出行需求情况、
两个瓶颈处的通行能力以及学校-工作开始时间差这3个因素对用户均衡、用户出行成本和系统性能的影响。结果表明：在并列瓶颈路网下，混合出行的用户均衡状态并不唯一；无论两个瓶颈的通行能力大小如何变化，增加学校-工作开始时间差对个人通勤者都是有利的；受瓶颈通行能力的影响，增加学校-工作开始时间差对家庭通勤者的影响是否有利是不确定的；并不是在任何情况下调节学校-工作开始时间差对交通系统都是有效的，而是只有在特定情况下对其进行调节
才能提高系统运行效率，降低系统总出行成本。 相似文献
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AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显．为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差畀的加权朴素贝叶斯（WNB）基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性．实验结果表明．对比AdaBoost所提算法．BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能． 相似文献
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2009年1月,为有效应对国际金融危机,美国政府出台了《经济复苏和再投资法》,将＂物联网＂和＂新能源＂列为重振美国经济和美国在21世纪继续保持和夺回竞争优势的两大武器和重要途径。2009年6月,欧盟执委会发表了《物联网行动方案》,提出要加强欧盟政府对物联网的管理,消除物联网发展的障碍, 相似文献
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