基于证据理论态势估计中的目标分组方法

在态势估计问题中，战场态势目标尤其是敌方目标的分组识别非常重要，是指挥员指挥作战所关心的重要问题之一，也是对敌方作战意图识别的必要环节，以D-S证据理论为依据，采用模板匹配的方法，提出了一种识别敌目标分组的算法，最后通过算例对该方法进行了验证。     

GIS-based transit trip allocation methods converting stop-level boarding and alighting trips into TAZ trips

ABSTRACT

This study introduces a framework to improve the utilization of new data sources such as automated vehicle location (AVL) and automated passenger counting (APC) systems in transit ridership forecasting models. The direct application of AVL/APC data to travel forecasting requires an important intermediary step that links stops and activities – boarding and alighting – to the actual locations (at the traffic analysis zone (TAZ) level) that generated/attracted these trips. GIS-based transit trip allocation methods are developed with a focus on considering the case when the access shed spans multiple TAZs. The proposed methods improve practical applicability with easily obtained data. The performance of the proposed allocation methods is further evaluated using transit on-board survey data. The results show that the methods can effectively handle various conditions, particularly for major activity generators. The average errors between observed data and the proposed method are about 8% for alighting trips and 18% for boarding trips.     

以客户为核心的企业信息化建设研究

随着信息技术的飞速发展,企业信息化也进入了一个新的阶段.如何有效地整合信息资源为客户实现一站式服务是每个企业信息化研究的主题.本文根据调研某国际货运有限公司的信息化现状和需求,提出了一个可行性的解决方案,对未来实施进行了概要设计的描述.     

山豆根硷对家兔血小板聚集性的影响

本文观察了山豆根硷对家兔血小板聚集性的影响。结果表明,体内外给山豆根硷明显抑制ADP、AA和Coll诱导的血小板聚集,存在剂量依赖关系,在最大聚集率减少的同时:促进ADP、AA诱导的血小板聚集解聚,减慢Coll诱导血小板聚集速度;对三种促聚集剂的抑制无明显选择性。提示其作用机制可能与钙拮抗作用有关。     

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通过对ITS数据的频率特性进行详细分析,近年来迅速发展的基于小波变换的数据集成方法能够高效地满足不同交通用途对数据集成的需求。但现有的集成方法仅通过ITS数据序列之间的共同特性来反映数据的本质特征,忽略了数据集成过程的信息损失问题,本文通过引入信息损失指标,建立双侧最优化的集成方法,提升了数据集成的准确性。在此基础上,开发了基于MATLAB平台的数据集成软件,以北京市三环的交通流数据为例进行了实例分析,提出实际工作中应用数据集成方法的建议。     

基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑交通流特征信息,做好数据准备。考虑交通流的实际有向性,主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同,以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器,以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征,实现信息的自适应聚合与传播,再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合,基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合,建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证,结果表明,所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时,相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络,所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。     

甘肃省现代服务业集聚水平的实证分析

利用区位基尼系数的分析方法,分析甘肃省现代服务业集聚水平,得出甘肃省现代服务业的区位基尼系数不太显著,没有产生集聚效应。从一定程度上明确了对甘肃省现代服务业发展水平的认识,为今后甘肃省现代服务业发展提供政策建议。     

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体力消耗与行人流率是影响人行立体过街设施服务水平的最主要影响因素.针对行人上下楼梯时所付出的体力消耗,采用耗氧量模型计算得到行人耗氧量,再依据耗氧量的等量关系,将体力消耗等效换算为步行距离;利用二阶聚类方法,结合实际调查,确定行人各感受等级对应的等效步行距离与行人流率阈值,进而以此阈值为准绳,结合服务水平聚合模型,实现对人行立体过街设施的服务水平评价.通过研究得出,等距离的上下楼梯等效步行距离与实际绕行距离对行人感受等效,等效步行距离能够较好反映行人对体力消耗真实感受水平;使用人行天桥与地下通道过街的体力消耗对行人的感受,分别等效于步行50m与35m.     

Aggregation and travel time calculation over large scale traffic networks: An empiric study on the Grenoble City

In this paper we consider aggregation technique to reduce the complexity of large-scale traffic network. In particular, we consider the city of Grenoble and show that, by clustering adjacent sections based on a similarity of speed condition, it is possible to cut down the complexity of the network without loosing crucial and intrinsic information. To this end, we consider travel time computation as a metric of comparison between the original graph and the reduced one: for each cluster we define four attributes (average speed, primary and secondary length and heading) and show that, in case of an aggregation rate of 95%, these attributes are sufficient in order to maintain the travel time error below the 25%.