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为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%. 相似文献
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从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明:基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性. 相似文献
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为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好. 相似文献
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试论高校实物档案的科学管理 总被引:2,自引:0,他引:2
高校在从事教学、科研、管理以及对外交往中,会形成一些对学校和社会具有收藏价值的各种形式的实物.这些实物作为一种特殊载体档案,以其历史的真实性、原始性、直观性和生动形象等特点,真实地记载了学校各项实践活动,反映了学校的发展历史,是对纸质档案材料的有益补充,是学校档案不可分割的苇要组成部分,在从某种程度上体现着学校的发展史和光荣史. 相似文献
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针对当前长洲枢纽河段严峻的通航形势,加上枢纽下游水位下降致1#船闸因长时间超设计水头运行而被迫退出运行,为了贯彻落实交通运输部领导的指示精神,非常时期,非常措施,确保长洲1#、2#船闸正常运行、安全畅通,12月2日,自治区港航管理局组织30多名行业专家和相关单位代表深入长洲枢纽进行了现场勘查,并主持召开长洲水利枢纽1#、2#船闸特殊工况下运行方式研讨会,共同研究确定在特定工况下的船闸运行方式。会议由自治区港航管理局局长杜敬民主持。 相似文献
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