基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度,本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发,分析包括土地利用混合指数,职住混合率熵指数,公共交通站点 500 m覆盖率,路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系;基于相关系数和拟合优度分析,提取7个与出行强度强相关指标,基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明,职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著,公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外,给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法,用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

交通可达性与城市经济活动的空间特征分析：以北京市为例

借助开源大数据平台,提出交通可达性及城市经济活动数据采集策略,利用全局常参数和局部变参数回归模型研究北京市六环区域内两者的空间特征.相比于全局模型,局部模型能够较好地刻画交通可达性与城市经济活动间的空间异质性特征.结果表明,私人交通可达性呈现以天安门为中心径向递减的多圈层结构,公共交通呈现轨道交通沿线区域高的特点.交通可达性与经济活动匹配度具有空间非平稳性,空间分离和匹配现象并存.西北部、中部区域空间匹配特征显著,东北部、东部区域次之,西南区域空间分离现象最为严重.丰台及良乡等分离区域,宜重视道路及轨道线网等基础设施建设工作;未来科学城等私人交通匹配,公共交通分离的区域,可考虑修建轨道线路,并增加公交运营服务水平;中关村科学城、北京经济技术开发区等匹配区域,以调整交通运营管理政策为主.     

一种通过贡献矩阵评估电力系统脆弱性的方法

随着电网技术的飞速发展,电力系统的安全稳定运行越来越受到人们的重视。文中提出了一种通过贡献矩阵来评估电力系统脆弱性的方法,其基本思想是依据在风险评估中各指标原始数据的来源对应生成其所属的评估证据,而后根据所选取的计数模型构成评估证据的贡献矩阵,最后结合D-S证据理论和基本概率分配mass矩阵,选取单点信任度值大的指标作为整体脆弱性风险评估结果。文中还通过具体算例验证了其可行性,此方法结合了各评估指标的相关性,能较为有效地对系统的脆弱性风险进行综合评估。     

船舶柴油机冷却水温度控制系统的设计

由于单片微处理器的性能日益提高、价格又不断降低,使其性能价格比的优势非常明显。因此,将单片微处理器应用到船舶自动控制领域成为目前轮机自动化的焦点课题之一,为越来越多的科研机构所重视。作者就是在此基础之上提出了船舶冷却水温度控制系统的一种设计方案。     

客车空调智能控制系统的研制

基于模糊控制技术的客车窄调智能控制系统以AT89C52为微处理器,对车内外的温度、车内湿度以及车内空气中二氧化碳含量进行自动巡回监测,将测量结果送入串行模数转换器TLC1543转换成数字量送入单片机,通过计算输出相应的控制信号控制各个风门电机、热水阀、加湿阀和空气净化器进行协调动作,将车内空气控制在人体感觉舒适的范围内。     

权扰动的影响度量矩阵及其矩阵分析

对于加权线性回归模型,我们考虑权扰动的影响度量问题,给出权扰动的影响度量矩阵,利用迹、谱范数为工具,得出一些结论.     

变邻域搜索求解公共交通乘务调度问题

公共交通乘务调度问题是一个将车辆工作切分为一组合法班次的过程,它是NP难问题,许多求解方法的效率都与班次评价密不可分,本文通过裁剪TOPSIS方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)设计了TOPSIS班次评价方法.此外,通过裁剪变邻域搜索算法使之适合求解乘务调度问题,提出了基于变邻域搜索的乘务调度方法(Crew Scheduling Approach Based on Variable Neighbourhood Search,VNS),其中,并入了TOPSIS班次评价方法在调度过程中进行班次评价,设计了两种带概率的复合邻域结构以增加搜索的多样性,帮助跳出局部最优,在VNS中利用模拟退火算法进行局部搜索.利用中国公共交通中的11组实例进行了测试,测试结果表明,VNS优于两种新近提出的乘务调度方法,且其结果关于班次数接近于下界.     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

基于单神经元自适应PID控制的共轨压力控制研究

对共轨系统油轨压力的控制方法进行了理论与实验研究.设计了单神经网络自适应PID控制器,相应的控制程序在Labview环境下进行了实现.在试验台上对单神经元自适应PID控制与常规PID控制进行了对比.试验结果表明:对共轨系统油轨压力采用单神经元自适应PID控制,其控制效果好于常规PID控制,并且其控制误差更小.