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591.
为了解居民对互联网租赁电动自行车的使用意向和决策行为,对居民对互联网租赁电动自行车的使用行为偏好进行探究。首先,通过调查问卷了解居民对互联网租赁电动自行车的态度认知。然后,采用结构方程模型(Structural Equation Modelling, SEM)分析居民对于互联网租赁电动自行车使用意向的影响因素,并采用SEM-Logit模型分析居民对于互联网租赁电动自行车的选择决策行为。最后,以西安市为例进行实证研究,以弥补以往仅从定性角度分析互联网租赁电动自行车使用行为的不足。结果表明:男性、固定职业者、中等收入者、短距离出行者更愿意选择使用互联网租赁电动自行车;态度、感知有用性和感知易用性作为心理潜变量也会影响居民对互联网租赁电动自行车的使用行为;与非高峰期相比,受访者在高峰期对互联网租赁电动自行车的使用意愿更高,高峰期和非高峰期使用互联网租赁电动自行车的比例分别为19.58%和14.42%。根据研究结果,引入互联网租赁电动自行车对西安市居民现有的出行结构会产生一定影响,但影响程度不大。因此,建议政府相关管理部门统筹协调,提前谋划、制定互联网租赁电动自行车的发展路径。 相似文献
592.
该文介绍了重庆轻轨较新线二期工程简支PC轨道梁设计情况,并与一期工程的设计进行了比较,对轨道梁的设计思路进行了探讨。 相似文献
593.
利用BP神经网络算法能够依据输入的参数和网络模型中影响因素的不同而输出不同信息的特性,可以对绿色供应链进行优化。为了提高企业的经济效益和绿色效益,从BP神经网络绿色供应链模型、试验数据验证及模型仿真等视角对基于BP神经网络的绿色供应链优化展开研究,对相关问题有一定的参考意义。 相似文献
594.
针对翼身融合水下滑翔机,分析了各种外形参数对其升阻比的影响大小排列,以提高外形设计效率.首先,基于势流理论和粘性修正,提出一种可实现翼身融合水下滑翔机外形参数大变形情况下的升阻比快速计算方法;然后,采用最优拉丁超立方设计进行外形参数的高效均匀采样,并建立多元二次回归模型对样本数据进行最小二乘拟合;最后,根据归一化的回归... 相似文献
595.
为解决船用柴油机关键零部件在使用井式渗碳炉时出现的气氛流动不均匀问题,基于流体力学分析软件ANSYS Fluent,根据某大型圆筒形井式渗碳炉的具体结构和尺寸建模并模拟炉内的气体流动过程.通过分析炉内气氛的流动特点,揭示了不同入口速度下炉内气氛的流动规律,从而指导设备风扇转动速度的选取.同时,为进一步均匀炉内气氛,设计出具有不同角度的导流装置.通过对加装导流装置前后炉内流场模拟结果分析发现,加装导流装置后炉内流速不均匀的情况能得到较好的改善,且导流装置呈270°时效果最佳.优化后的流场流速相较于原始流场速度提升达到36%~40%,解决了渗碳炉内工作区域与风扇区域流速差异过大的问题,使炉内气氛流动性得到了较为明显的改善,为新型渗碳炉的结构改进和技术创新提供了理论支撑. 相似文献
596.
邻近乐业至百色高速公路伶站隧道某施工中的产业园挖方边坡侵占了伶站隧道上方和洞口100 m范围,边坡开挖或滑塌可能对隧道形成较大安全隐患,隧道进口道路外为产业园填方边坡,边坡滑塌可能侵占道路,对道路安全亦有较大威胁。对此,文章采用无人机倾斜摄影技术+ContextCapture(Smart3D)软件生成三维实景模型对边坡进行定性分析,采用GEO5(2022版)软件边坡稳定分析模块对边坡稳定性进行定量分析。结果表明:填方边坡按原设计各工况均属基本稳定状态,暴雨工况下稳定性系数多接近1.05,安全储备不足,特别是暴雨工况或持续降雨工况下边坡接近极限平衡状态,且推测滑面剪出口多位于坡脚挡墙之上,滑塌后可能侵占高速公路路面,需加强坡体防护;挖方边坡按原设计正常工况属欠稳定状态,暴雨工况属不稳定状态,原设计开挖坡率及防护措施下坡体极有可能出现失稳,进而对隧道结构稳定造成不利影响。 相似文献
597.
598.
599.
以沈山高速公路局域路网为研究对象,首先对局域路网的交通现状进行分析,基于局域路网运营风险饱和度模型,对沈山高速改扩建项目影响区域路网运营风险饱和度进行计算,提出在局部分流中只考虑小流量短时分流,在改扩建交通组织中重点向剩余容量大的路段分流的措施建议。研究成果可为交通量分析预测和施工期交通组织方案提供参考。 相似文献
600.
为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM(支持向量机)模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明:(1)误差对比:当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度:组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差(MAE)提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。 相似文献