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不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑. 相似文献
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汽车配件是个真假难辨的产品,很多人买配件都是稀里糊涂的。有人说,其实不怕贵,也不怕假,就怕买的东西货价不符。如何能明明白白去选购?这里说点小经验以备后用。 汽车配件市场有着自身的规律,虽说产品有千万种,真真假假说不清,但大体可分为三类:一类就是正厂产品,是汽车生产厂家选定的配套厂生产的,即原厂部件供应商 相似文献
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鹿婧 《广州航海高等专科学校学报》2023,(3):50-54
桥梁结构模态参数识别方法在识别过程中难以获得完整阶次,构造的基准模型不完整,导致识别结果出现误差,因此,设计一种基于多级神经网络算法的桥梁结构模态参数识别方法.使用多级神经网络对识别算法进行优化,建立交配池,利用交叉和变异算子对交配池中的参量个体进行识别,建立新的群体,利用信号匹配识别结构模态参数,选择模态确信准则(MAC)以及相位共线性指标(MPC)作为模态区分的辨别指标并计算,最后优化整体模态参数识别流程.方法性能测试结果表明,设计的基于多级神经网络的桥梁结构模态参数识别方法在不同采集方式下得到的参数误差更小,可靠性更高. 相似文献