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目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明:最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳... 相似文献
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城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR, ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,... 相似文献
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为解决城市绿道、滨水道路、市政慢行道路等城市慢行系统相互独立、衔接不畅的问题,针对现有研究缺乏三网融合水平评价的现状,研究了基于组合赋权-改进TOPSIS模型的三网融合评价方法。传统的TOPSIS法采用理想解计算贴近度,没有考虑到异常值与实际情况,故运用基于高斯分布的离群点检测法处理极端异常值,建立了1个综合考虑三网融合水平的评价模型。以往路网评价通常是针对单个对象进行研究,而未考虑多个对象融合情况,因此在构建评价指标体系的过程中,根据三网融合因素、慢行道路网络出行特点、居民出行便利性等,并结合实地调查,选取网络连通性、可达性等相关的13个指标。为了避免单一赋权产生的偏重性,本文建立权重组合优化模型使层次分析法和熵权法确定的主客观权重与组合权重的偏离程度最小。本研究以朝阳区慢行系统网络为例进行验证分析,根据位置和功能,将其分成21个绿道段,得到21个评价对象的三网融合情况和综合排名。结果表明:相较于以往的慢行评价方法和经典的评价方法,该改进模型贴近度标准差为0.278,具有更好的区分度,能够更准确地识别影响三网融合程度的主要因素,并根据各个指标权重做出针对性的优化工作。该评价方法可作为... 相似文献
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为评价中面层沥青混合料的低温性能,对7种AC-20沥青混合料进行M2F梯形梁动态模量试验、小梁低温弯曲试验和中梁线收缩系数试验,分析复模量、相位角、最大弯拉应变、应变能密度和线收缩系数5个试验指标的评价结果及相关性,选出最优的低温性能评价指标。研究结果表明:采用不同的试验方法及评价指标分析各沥青混合料低温性能,结果存在明显差异。在评价指标方面:在-10℃下的相位角是M2F梯形梁动态模量试验的最佳评价指标,最大弯拉应变是小梁低温弯曲试验的最适宜指标,线收缩系数是评价沥青混合料低温性能较为合适的指标。在各沥青混合料低温性能优劣方面:SBS改性沥青混合料的低温性能最优,橡胶沥青和抗车辙剂改性沥青混合料的较为接近,高标号沥青混合料的低温性能比低标号沥青混合料的更好。适当提高粗集料含量可提升沥青混合料的低温性能,热再生沥青混合料的低温性能相对较差。 相似文献
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以望牛岭隧道施工实例,介绍了浅埋、软弱段施工的工程概况、施工方法的选择和实施,总结了小导管施工、左右线掘进的施工经验。 相似文献
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