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861.
出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.  相似文献   
862.
个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素. 为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析. 通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H 统计量表示指标有效性;以H 统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H 统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度. 研究获得9 个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056. 本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考.  相似文献   
863.
换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现:在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.  相似文献   
864.
一类次反对称矩阵反问题的最小二乘解   总被引:4,自引:0,他引:4  
讨论了一类次反对称矩阵反问题的最小二乘解,得到了解的具体表达式;并就这类矩阵的左右特征对问题进行了讨论,得到了有解的充要条件及解的通式。  相似文献   
865.
根据城市暴雨历时短,重现期低的特征,结合兰州市近40年来自记录降水资料,探讨了在城市暴雨强度计算过程中的几种方法及其相互关系,在以频率指数分布线和超定非线性电算解法的基础上,推求了兰州市暴雨强度计算公式,并为兰州市政工程和城水排水提供了科学依据。  相似文献   
866.
1.1港口起重机回转机构的受力特征回转机构是起重机中最重要的工作机构。港口起重机工作时回转机构载荷复杂,其主要特征如下:  相似文献   
867.
汽车安全性能是消费者购车时的关键考量因素。其中汽车的耐撞性能尤为关键,其核心部件吸能盒可以通过变形和压溃等机制吸收冲击能量,从而更大限度地保护乘客安全。为优化薄壁结构吸能盒性能,提高车辆耐撞防护性,分析了薄壁结构吸能盒的性能评价指标及其结构类型,揭示其变形吸能特征,最后提出对未来薄壁吸能盒发展的策略和建议,旨在为汽车安全领域的研究和实践提供思路。  相似文献   
868.
杨承新 《中国港口》2001,(12):30-31
一、港口物流系统的结构 港口物流系统是一个既有静态,也有动态,从其实体要素和环节要素本身来讲,是互相平列、彼此独立的,各自具有自身的性能和作用,不能互相代替.但在系统中,却遵循物流规律,以不同的深度和广度、不同的数量比例和不同的关联方式相结合,形成不同的结构,产生出不同的功效.考察港口物流系统结构形式最重要的是以下几种:  相似文献   
869.
为了减轻有轨电车超级电容模组因温度引起的性能衰减,基于超级电容器的单体结构,研究单体不同空间结构对超级电容模组热行为的影响. 首先,建立超级电容电化学-热耦合模型,并搭建实验平台验证模型的有效性;其次,定义“自然对流换热比表面积”,通过最高温度、最大温差、单体温度波动率和空间利用率4个指标对截面为3 × 6、2 × 9的长方体结构、截面为4 × 4的正方体结构和六面体结构的超级电容模组的温度特性和体积特征进行评估. 研究表明:气流路径的长度、对流换热比表面积以及强制对流换热的单体数量会影响散热的效果,具有短而宽流动路径的空间结构冷却效果更好;正方体结构是冷却效果和均温方面的最优选择;对于空间利用率和冷却效率而言,六面体结构是最佳选择.   相似文献   
870.
基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception (sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block (sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms.   相似文献   
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