基于出行时间预算负效用的出行行为建模

为研究出行者出行行为,引入出行时间预算负效用的概念.分析通勤者出行机理为先确定出发时刻,在给定出发时刻下计算备选路径的出行时间预算负效用,选择效用最大的路径出行,利用此次出行信息来调整下次出行的出发时刻,经过多次出行达到稳定状态.建立了双层规划模型描述不确定环境下出发时刻和路径选择的出行行为.用改进的相继平均法（MSA）求解下层路径选择模型,用遗传算法来解整个双层规划.用一个实例对模型和算法进行了验证.     

高速铁路环境下TD-SCDMA系统的多普勒频偏校正算法

高速铁路环境带来的大多普勒频偏会严重破坏移动通信系统性能.为消除大多普勒频偏的影响并且不增加终端的设备复杂度,本文提出一种低运算复杂度的TD-SCDMA系统多普勒（Doppler）频偏校正方案.方案首先利用系统上行时隙中训练序列（Midamble）的结构特点估计多普勒频偏.然后,根据时分复用系统的特点,利用上行时隙的多普勒频偏估计结果在基站端对下行时隙进行多普勒频偏预校正.仿真结果表明,所提出的多普勒频偏校正方案在高速铁路环境下可以取得良好的性能.     

北京市中心城公共停车场停车时长影响因素研究

以北京市中心城六区的公共停车场作为研究对象,采用行为和意向相结合的停车场用户问卷调查方法对停车场现状进行调查。运用多分类Logistic模型,对影响停车场用户的停车目的、停车价格以及停车费用支付者等因素进行筛选,并确定影响停车时间的主要因素。     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论, 选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量, 以出行方式与出发时间作为选择肢, 构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据, 并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时, 小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明: 与传统MNL模型相比, NL模型具有更好的统计学特征, 调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中, 出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强; 当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时, 72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变, 仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间; 当收取费用为10元时, 51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变; 当收取费用为20元时, 27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变。     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型, 提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法, 分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础, 以路网总耗时改善率为诱导效益目标, 在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明: VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益; 信息关注率越高, 信息理解偏差系数越小, 诱导效益越显著; 当信息关注率为80%以上时, 小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见, 仿真算法有效。     

车辆维修保养需破除误区

误区一:保养不能迷信时间周期表每个车主买车时都会得到一份保养周期表,被告知什么时候该做怎样的维护保养。但部分车主感觉车况良好,不按时保养。有的车主则自行缩短保养里程,比如规定8000公里保养却在6000公里时就把车开到4S店,结果是多花钱。实际上,车辆保养不是越勤越好,厂家规定的里程数是基于对车身性能的充分了解而设定的最佳保养间隔里程。误区二:保修期延长可降低使用     

沥青混合料压实温度分布、历程及密度的理论研究

通过抽象摊铺-压实过程,描述了任意时刻压路机的位置,联合线性降温的混合料温度表达式,建立了紧跟碾压和分段碾压2种压实工艺情况下任意位置混合料压实温度的数学模型.通过模型分析,得到了压实温度概率分布特征及其变化规律.分析3种压实情况的压实温度历程,证明了碾压-摊铺的速度比决定于压实温度的离析程度,同时得到了速度比的合理范围.基于旋转压实曲线拟合函数,建立了不同压实温度历程的混合料密度计算公式.     

Banach空间中线性离散时间系统的非一致幂二分性

给出了Banach空间中线性差分方程非一致幂二分性的若干性质,将已知的幂性不稳定和指数二分性结论推广到非一致幂二分性。     

基于CRISPR对大肠埃希菌O157∶H7的检测

目的基于成簇的规律间隔短回文重复序列(CRISPR),建立对大肠埃希菌O157∶H7的新型检测方法。方法应用PCR扩增实验室保存的443株肠道细菌(310株非O157∶H7大肠埃希菌、35株大肠埃希菌O157∶H7、89株志贺菌和9株沙门菌)的CRISPR1和CRISPR2,并将PCR产物测序;提取CRISPR database数据库中(标准法)100株肠道细菌(47株非O157∶H7大肠埃希菌、5株大肠埃希菌O157∶H7、9株志贺菌和39株沙门菌)的CRISPR1和CRISPR2序列。使用CRISPR Finder在线软件分析PCR产物测序序列和CRISPR database数据库的CRISPR序列。Clustal X软件进行间隔序列比对。比较标准法和PCR扩增CRISPR两种方法检测大肠埃希菌O157∶H7的一致性。结果共分析543株肠道细菌,其中75.6%的非O157∶H7大肠埃希菌、75.5%志贺菌、91.7%沙门菌和95%O157∶H7大肠埃希菌含有CRISPR1,其间隔序列数目为3~26、2~9、2~32、3。57.1%的非O157∶H7大肠埃希菌、77.6%志贺菌、85.4%沙门菌和100%O157∶H7大肠埃希菌含有CRISPR2,其间隔序列数目为1~20、1~6、2~27、1或4个。95%的O157∶H7大肠埃希菌的CRISPR1和90%CRISPR2分别含有3条独特间隔序列(S1-1,S1-2,S1-3)和1条独特间隔序列(S2-1)。间隔序列比对结果显示,S1-1+S1-2+S1-3和S2-1检测O157∶H7大肠埃希菌的特异性分别是100%和99.6%。标准法检测和PCR扩增CRISPR1和CRISPR2检测大肠埃希菌O157∶H7的一致性分别达99.6%和99.3%。基于CRISPR检测大肠埃希菌O157∶H7在模拟样品中的应用,结果显示在原样品大肠埃希菌O157∶H7浓度约2.3CFU/mL时,经12h增菌后即能检测出来。大肠埃希菌O157∶H7聚类分析显示,40株O157∶H7大肠埃希菌可分为3类。结论基于CRISPR的大肠埃希菌O157∶H7的检测方法,可以作为监测大肠埃希菌O157∶H7感染和高毒株大肠埃希菌O157∶H7有价值的流行病学工具。     

基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).