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931.
编辑同志:2007年,我公司的原法定代表人李某(董事长),未经股东会同意,擅自为股东王某(李某亲戚)向银行借款30万元提供担保。王某未按期还款引发诉讼,法院认定担保行为无效,判决我公司在王某未能还款部分承担二分之一的责任。既然担保行为无效,为何还要我公司承担责任,我百思不得其解,特来信咨询一下,急盼回音。读者雨飞 相似文献
932.
933.
为探索驾驶员驾驶行为与电动公交车能耗之间的关系,采用随机森林算法建立电动公交车能耗预测模型。为克服驾驶行为特征参数和样本数据的随机性对电动公交车能耗预测模型的负面影响,运用灰色关联投影法计算各驾驶行为特征参数的灰色关联度以及各样本数据的投影值,筛选出与能耗具有高关联性的驾驶行为特征参数作为模型的输入变量,以及相似度较高的样本数据作为训练集和测试集。同时,引入了与能耗具有显著相关性的驾驶风格变量以进一步提升模型的预测能力,运用K-means聚类方法将驾驶风格分类并得到驾驶风格标签。将驾驶风格标签和筛选后驾驶行为特征参数作为输入变量,单位里程能耗作为输出变量,基于筛选后的数据集建立了考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林(GRP-RF)预测模型。基于广州市某线路电动公交车运营数据对模型进行检验,并运用该模型分析加速、制动和运行3种典型场景下相应驾驶行为特征参数对电动公交车能耗的影响。结果表明:该模型预测能耗的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.001 8 kW·h/km和3.42%。相比于不考虑驾驶风格的GRP-RF模型和随机森林模型,该模型的RMSE分别降低了35.71%和48.57%,MAPE分别降低了38.82%和46.81%。研究结果表明:加速、制动和运行阶段的平均能耗分别为1.066,0.903 7,0.955 2 kW·h/km;为使各阶段能耗在相应均值以下,加速阶段应控制加速踏板开度在55%以内;制动阶段应控制制动踏板开度在25%以内;运行阶段应控制车速在40 km/h以内。 相似文献
934.
为探究后疫情时代居民出行方式选择行为,运用选择实验的方法,基于问卷调查获得选择行为数据,构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数,得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明,两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性,潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%,
预测精度提高了3.03%,为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景,分别将居民划分为4类、5类人
群。从出行方式属性上看,等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看,在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行,年龄越大对行程费用越敏感,男性更愿意选择公交、地铁出行。 相似文献
935.
为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响,本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明:3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动,随着ATIS市场占有率增大,路网平均行程时间趋于用户均衡,新增路径保持选择的次数呈现增长趋势,且被试对新增路径的选择性偏好增强,Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据,分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明:当ATIS市场占有率为0时,最佳模型为普通Logit模型;当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时,最佳模型均为随机效应Logit模型;未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小. 相似文献
936.
正像苹果开创的全新商业模式一样,苏州金龙将客车产品这一硬件和G—BOS这一软件,以及数字处理中心帮助管理者海选数据实现管理决策的服务融为一体。这种全新模式的到来,改变了过去传统客车制造商的暮气,让用户价值从单一的车辆性能向人、车、管理的整体解决方案发展。 相似文献
937.
938.
近年来,随着海河沿岸灯桩的改造和海河渡口灯桩的建成,海河水域航标助航效能大大提升,通航环境明显改善;然而危害、偷盗甚至恶意破坏海河灯桩的行为却屡有发生,严重影响了海河灯桩的助航效能,给海河水域水上交通安全构成了一定的安全隐患。文章拟结合天津航标处航标管理实践,通过研究分析海河灯桩受损原因,提出几点建议。 相似文献
939.
在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。 相似文献
940.
在阐述实现地铁跨线运行所需土建设施、车辆、供电、信号等主要条件的基础上,重点分析利用同站台换乘实现地铁跨线运行的方式及特点,并对其过轨方式、配线形式、平直线段最小长度等线路设计的技术问题进行深入研究。结果表明,利用同站台换乘方式实现跨线运行时,渡线联络线容易设置,采用站前过轨与站后过轨相结合的方式、选用9号道岔等方法可显著减少对平直线段长度的要求,是实现跨线运行的一种比较理想的方式。 相似文献