考虑信效度的地铁车站通道服务水平研究

为了给乘客提供人性化的服务,本文利用乘客感知-反应的方法研究了地铁 车站通道服务水平标准及其划分方法.利用问卷调查和重要度指数法确定了评价指标(乘客平均占用空间)和最小样本量(200).通过图片分组检验确保了服务水平感知问卷各题项 图片的覆盖面.通过专家评估和文献参考确保了问卷的内容效度,通过问卷调查过程的把 握和数据逻辑判断确保了问卷的信度,通过验证性因子分析检验了问卷的结构效度,利用有效数据形成了A-E级标准.结果显示,本文标准均低于TCQSM的A-E级,但DE级间 阈值略高于TCQSM的EF级间阈值;分性别对比时,男性乘客的A和B级标准高于女性, 而C和D级标准基本相同.经分析该标准较为合理,用此方法可以确定其它设备设施的服务水平.     

路段变长划分的模糊聚类方法

路段的合理划分是开展路面养护管理的基本前提。对通常采用的定长1km的做法进行了分析,指出了其不足;进而引进了模糊聚类方法,阐述了其应用思路,给出了模糊相似系数的构造方法,据此利用编网法建立了路段变长划分方法,并对聚类水平α给以解释;最后论述了该法的意义,还进行了实例验证。     

基于灰色聚类的城市轨道交通线网层次划分

为了明确各条线路在整个城市轨道交通线网中的功能定位和修建时序,需要对其进行科学合理地分层规划,从而形成一个良好的层次组织方案。在分析国内一些城市对轨道交通线网层次划分的基础上,明确了轨道交通线网层次划分类别,建立了线网层次划分的量化指标体系,并进一步建立了基于灰色定权聚类的层次划分方法。最后以西安轨道交通线网为例进行了层次划分,并结合层次划分给出了项目建设排序。     

基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测

交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.      

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

舰船技术状态等级划分方法研究

该文介绍了利用模糊数学中的二级模糊综合评估,通过对舰船设备技术状态的处理来评估舰船的等级,使舰船的等级评定从经验划分向科学划分过渡。     

基于B样条的船体网格划分及水动力计算

基于B样条理论的特点,提出一种高效的船体水动力网格划分方法,开发相应的程序。将此方法直接应用于某50万t矿砂船的三维线性频域水动力计算中,将计算结果与文献结果进行对比分析,其结果与相关文献结果非常吻合,认为用B样条方法进行船体水动力网格划分是可行。     

汽车故障诊断——AER认证培训教材连载之二

1．2汽车故障的分类 1,2．1汽车故障类别术语 有关汽车故障类别的技术术语在GB5624—1985《汽车维修术语》中作了如下解释：     

基于K-Means聚类算法的高速公路事故多发路段鉴别

为鉴别高速公路事故多发路段,该文提出了一种基于K-Means聚类算法的事故多发路段鉴别方法。针对事故严重程度,引入路产损失与平均伤亡赔偿金作为当量事故数评定指标,对传统的当量事故数进行改进。根据改进当量事故数统计分布特征确定路段划分长度,结合累积频率法对事故多发路段进行初步鉴别。采用K-Means聚类算法对初选的事故多发路段进行聚类分析,得出最终的事故多发路段。为验证所提方法的正确性,对广(州)—梧(州)高速公路河口至平台段事故多发路段进行鉴别。结果表明：相比传统当量事故数,改进当量事故数更能反映事故严重程度;改进当量事故数服从负二项分布,可根据其统计分布特征得出客观的路段划分长度;采用K-Means聚类算法筛选结果优于DBSCAN算法,其筛选的事故多发路段总长度占初选结果的66.7%,该方法可为高速公路事故多发路段治理提供强有力的理论依据。     

基于数据需求的高速公路信息采集点分级布设策略研究

交通采集数据反应了交通运行状况的变化,是高速公路运营管理决策的重要依据,然而有限的采集点对于整个路网来说总是稀疏的,采集的信息也是局部的、包含噪声的交通信息。本文在已有研究的基础上,分析政府交通部门、道路运营管理公司、汽车驾驶员所构成的交通信息三级消费结构特征,其中政府的宏观决策、公司的运营管理与微观的车辆诱导对信息需求相异,同样的信息来源需要面对多样的用户需求,信息采集与信息消费间存在密切联系。本文按此思路开展研究,在分析数据层次性需求的基础上,研究符合采集点布设实际需要的高速公路信息采集点的分级布局策略．