Probit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷，阐述了Probit模型的基本原理，研究了Probit模型的性质，并与Logit模型进行了对比研究，最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析，研究结果表明，Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷，表现出更为丰富的物理意义，对出行选择行为的模拟更接近实际，是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。     

汽车EPS与SAS故障诊断系统的开发

摘要：故障诊断技术是汽车技术研究的热点之一,由于电动助力转向系统（EPS）和半主动悬架系统（SAS）已成为转向和悬架机构的发展方向,文章基于VB和SQLServer软件平台开发出底盘EPS与SAS故障诊断系统．．利用专家系统的智能诊断功能,根据故障现象的观察和信号采集进行问诊操作,快速分析和查明原因并显示出故障原因与解决方法,通过故障诊断实例与实际故障的对比表明,开发的故障诊断系统能够对EPS与SAS的故障进行正确的诊断,从而为汽车底盘系统的故障诊断探索出一种有效和可行的方法。,     

中小学校放学家长接送概率建模分析

现代社会中城市交通拥堵问题已经成为人们日常生活中的热点话题,在众多城市拥堵问题中由中小学上下学伴随的接送交通对学校周边交通造成的拥堵问题尤为突出。为了解决这一问题,笔者从中小学校上下学接送行为特性入手,分析影响接送行为的各方面因素以及各影响因素的影响程度和影响效果;结合南京市实验小学为接送行为调查的结果,对调查的数据进行统计分析,建立模型,并运用SAS软件进行模型拟合和参数标定;最终得到对象学校的接送行为概率模型。研究表明,学生年龄和学校距离是影响接送概率2个最为显著的因素,且学校距离每增加1 km ,家长不接送概率与接送概率比值的对数值降低0.0241;学生年龄每增加1岁,家长不接送概率与接送概率比值的对数值增加1.125。      

基于时频滤波的SAS解多普勒质心模糊改进算法

为提高合成孔径声纳（SAS）解多普勒质心模糊的准确性,文章对传统的解模糊算法-波长差异法进行了改进。将距离压缩后的数据进行时频滤波,去除强散射点对功率谱扭曲的影响,进而提高波长差异法的估计精度。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

嵌入式零树小波在合成孔径声纳图像压缩中的应用

合成孔径声纳（SAS）图像具有分辨率高、数据量大特点,给数据存储和传输带来困难。由于合成孔径图像像素间具有一定的相关性,采用嵌入式零树小波（EZW）编码算法,利用小波系数的相关特性可以达到压缩图像的目的。文章研究了基于嵌入式零树小波的合成孔径声纳图像的压缩和解码算法,并用合成孔径声纳图像对算法进行了测试,采用峰值信噪比、均方误差、压缩比三项技术指标对图像压缩质量进行了评估。结果验证了基于嵌入式小波零树图像编码算法的合成孔径图像的压缩和解码算法可行性。     

适于交通方式划分的NL模型巢式层次结构研究

为准确把握Nested-Logit模型（NL模型）在交通方式划分中的应用,以交通方式巢式层次结构为研究对象,在分析交通方式选择影响因素和各交通方式之间的相关性的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首先考虑因素的不同,构造了不同的交通方式巢式层次结构方案,并提出基于拟合优度度量的判断方法优选巢式层次结构方案。根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件对拟合优度度量系列组进行比较分析,分析结果表明：基于拟合优度度量构造的巢式层次结构更能反映交通方式选择的真实性,克服了NL模型层次结构明显的主观判断偏离客观实际的缺陷。     

基于对比度最优的SAS图像自聚焦

合成孔径声纳（synthetic aperture sonar：SAS）成像中,主要通过自聚焦校正剩余相位误差。对比度最优自聚焦算法（contrast optimization autofocusing algorithm：COAA）是典型的参数化自聚焦方法,一般用于估计二次相位误差。SAS图像中的二次相位误差主要由前向速度偏差和视线方向加速度引起,本文将COAA用于校正SAS图像中由于速度偏差引入的二次相位误差。仿真和实测数据处理结果表明,对比度最优自聚焦算法可以有效补偿图像中的由于速度偏差引起的相位误差。     

基于强点目标的条带SAS自聚焦研究

合成孔径成像中,主要通过自聚焦校正剩余相位误差。相位曲率自聚焦是一种典型的条带SAR自聚焦方法,算法利用不同强点目标估计不同孔径相位误差曲率,对整个孔径相位曲率进行二次积分得到相位误差。侧摆偏差幅度较大时,条带SAS合成孔径图像中强点目标在距离向和方位向都会散焦,导致传统基于强点的条带SAR自聚焦算法无法直接用于条带SAS自聚焦。该文提出在距离压缩后利用强点目标的运动轨迹提取强点目标对应的存在误差的线性调频信号,对强点目标对应的信号进行解线频调处理得到相位误差函数并计算相位曲率。通过二次积分得到整个孔径的相位误差,从而提取侧摆误差。仿真结果表明改进算法可用于条带SAS中聚焦。     

居民出行生成预测的二元logit模型改进及验证

针对二元logit模型在出行生成预测应用时忽略了变量差异性的缺点,提出了其可观测变量参数β'服从对数正态分布的假设,根据美国PUMS居民出行调查的前300个相关数据,通过参数标定对该假设的合理性进行了验证.采用SAS仿真系统对参数进行标定的结果表明:当部分参数服从对数正态分布时,所有参数的t检验值均在[-1,1]区间之外,从而验证了假设的合理性.分别利用改进前的模型与改进后的模型进行城市居民出行生成预测,结果显示后者的预测精度明显高于前者,进一步验证了应用改进后的二元logit模型进行居民出行生成预测有显著效果.     

回归旋转正交设计的应用及其SAS实施

为了减少回归预测值y的方差强烈依赖试验点在空间中的位置,降低误差的干扰,文中结合实例,采用回归旋转正交设计建立二次回归模型。通过统计检验,肯定了模型的可靠性和应用的有效性。同时文中给出了相应的SAS程序。