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201.
202.
为了解决现有基于GPS数据的路段平均速度估计模型应用条件苛刻、难以满足低成本和高精度信息需求问题,考虑不同类型GPS车辆运行特征,设计了两个基于出租车GPS数据估计路段平均速度的改进模型.基于两个改进模型,设计了路段平均速度的融合估计方法.用某城市局部路网的出租车GPS数据验证两个改进模型,并与传统模型进行了对比分析.... 相似文献
203.
在考虑多源交通信息可能导致信息过剩,从而影响决策者出行选择的条件下,引入决策论的思想,通过对多源交通信息方式发布的特点分析,应用模糊物元理论,建立个体出行的行为选择模型,在熵值法确定客观权重的条件下,根据贴近度的大小对决策方案进行选择,克服出行者的主观经验判断。通过实例计算,证明了不确定型决策在多源交通信息影响下出行者路径选择方面的可用性,客观上能为其提供最优的出行路径。 相似文献
204.
以广州南部地区某快速路SD19标K39+002.03~K40+590处软土地基加固工程为实例,介绍真空联合堆载预压法的加固原理、施工方案和应用效果,并提出施工中的一些注意事项,其对真空联合堆载预压法在工程中的推广应用大有裨益。 相似文献
205.
206.
在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异. 相似文献
207.
208.
光环效应是一种特殊的非理性心理现象,可利用其改善公交乘客的满意度.本文认为显著维度光环效应指标除了满足对总体满意度作用系数最大外,还应新增 3个基本特征,据此提出了一种新的基于多个特征的显著维度光环效应指标辨识方法,克服了单个特征有时错误识别的缺陷.基于 2017年武汉市公交乘客满意度数据,利用双因素和决策树法辨识潜在的显著维度光环效应指标,缩小辨识范围.利用各分项满意度指标的影响人群比例,评分均值与总体满意度关系,对总体满意度的作用系数,评分方差等精确辨识了显著维度光环效应指标. 研究发现,公交信息服务对 55.42%的乘客具有反向光环效应.改善公交信息服务可显著提高不满意乘客的满意度. 相似文献
209.
Abstract The passage of the Marine Plastics Pollution Research and Control Act of 1987 (MPPRCA), which codified Annex V of the International Convention for the Prevention of Pollution from Ships (MARPOL), has encompassed every commercial and recreational shipping and boating facility in the United States. As a group, these ports, harbors, and marinas form a significant, although proportionately small, portion of the coastline of the country. More important, the economic benefits derived from the complex shoreside infrastructures required for international ocean trade, commercial and recreational fishing, and pleasure boating indicate just how critical it is for these facilities to be in conformance with effective and prudent coastal zone and environmental management practices. 相似文献
210.
Natalia Selini Hadjidimitriou Marco Mamei Mauro Dell'Amico Ioannis Kaparias 《智能交通系统杂志
》2017,21(5):375-389
》2017,21(5):375-389
With the increasing use of Intelligent Transport Systems, large amounts of data are created. Innovative information services are introduced and new forms of data are available, which could be used to understand the behavior of travelers and the dynamics of people flows. This work analyzes the requests for real-time arrivals of bus routes at stops in London made by travelers using Transport for London's LiveBus Arrivals system. The available dataset consists of about one million requests for real-time arrivals for each of the 28 days under observation. These data are analyzed for different purposes. LiveBus Arrivals users are classified based on a set of features and using K-Means, Expectation Maximization, Logistic regression, One-level decision tree, Decision Tree, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) by Sequential Minimal Optimization (SMO). The results of the study indicate that the LiveBus Arrivals requests can be classified into six main behaviors. It was found that the classification-based approaches produce better results than the clustering-based ones. The most accurate results were obtained with the SVM-SMO methodology (Precision of 97%). Furthermore, the behavior within the six classes of users is analyzed to better understand how users take advantage of the LiveBus Arrivals service. It was found that the 37% of users can be classified as interchange users. This classification could form the basis of a more personalized LiveBus Arrivals application in future, which could support management and planning by revealing how public transport and related services are actually used or update information on commuters. 相似文献