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31.
传统的灰色聚类评价方法在确定灰类白化值时,由于受到样本数据的约束,使得评价只是在样本范围内进行比较,没有真正达到评价的目的。针对这一不足,对传统的灰色聚类评价方法进行改进,通过确立合理有效的评价指标体系,并通过相关规范标准确定灰类白化值,改变传统方法确立灰类白化值的模式,以获得一个更加合理的评价标准,使评价结果更加准确、合理。改进的灰色聚类评价方法有理论依据、算法简单、可操作性强,评价结果能更好的反映道路交通安全状况。将该方法用于3个城市的道路交通安全评价,取得了良好的效果。  相似文献   
32.
民事优先权的种类是构建民事优先权制度的核心问题.本文从厘清民事优先权的含义着手,分析了我国民事优先权的立法现状,最后结合国外的立法例及我国学者提出的相关建议稿,对我国《物权法》上民事优先权种类的设置提出若干立法建议.  相似文献   
33.
结合原油物性的复杂性和多变性,讨论了建立游离水脱除模型的6个假设条件,建立了沉降分离模型,分析了影响水的密度、黏度及原油的密度的主要因素,给出温度变化对上述参数影响的计算公式。对建立的数学模型进行了计算应用,并分析了产生误差的原因,提出了改进意见。  相似文献   
34.
城市道路交通拥堵风险传播过程受拥堵预警信息、出行者行为特性及居民出行流量分布等诸多因素影响.本文提出包括道路子网、信息子网和出行子网的多重网络模型,应用改进的UAU-SIR(Unaware-Aware-Unaware-Susceptible-Infective-Recovered)模型,探讨多重网络预警信息下的城市道路...  相似文献   
35.
我国城市非机动道路内的交通现象通常为电动自行车与人力自行车混合行驶状况,车速离散是该类道路内交通流的重要特征。结合杭州市的调查数据,采用统计学方法定量分析混合非机动交通流车速离散特性,分别建立车速离散特性评价参数与各主要影响因素之间的回归关系。结果表明,归一化车速离散度分别与各影响因素成线性回归关系;除电动自行车比例因素之外,车速变异系数与其它各因素成线性回归关系。  相似文献   
36.
针对强迫布鲁塞尔振子模型的Farey序列与M.S.S序列进行了扩大区域的研究,表明单峰映中看成圆映象的近似,并建立了圆映象的相图,单峰映象的相图及符号动力学间的关系。  相似文献   
37.
新扩展强化非对称选择网的有界性与单调性   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据Petri网结构理论,讨论非对称选择网(AC)的一个子类:新扩展强化非对称选择网(NESAC)的有界性与活性单调性,判定NESAC网N结构有界的充分必要条件是,N被极小死锁簇覆盖,每个非空极小死锁H一定是个陷阱且满足|t^*∩|=|t^*∩H|=1,NESAC网仍然具有ESAC活性单调性的特征。  相似文献   
38.
为了适应经济发展,我国许多城市加快了轨道交通的建设步伐。私营公司与政府签订合作协议,共同参与运营管理,这打破了以往一家运营商的垄断局面。如何在保证高质量的运营效率的同时,兼顾各家运营商的收益分配,运费清分的研究显得十分重要。本文分析了影响清分的主要因素和原则,建立有效路径选择模型和基于概率的多路径选择模型。采用改进的遍历算法以保证有效路径集的完整性。利用c++程序计算出各条路径的分担比例和各家运营商的清分比例,给出了提高清分比例的研究结论和建议。  相似文献   
39.
随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.  相似文献   
40.
旅游目的地选择是游客出行决策的核心问题,本文对游客的目的地选择行为进 行了研究.本课题组选取北京市区8个景点,以在京旅游的游客作为研究对象,组织进行了 游客出行行为调查.问卷设计22 项旅游动机,通过对游客旅游动机项提取因子,并对旅游 动机的因子得分进行聚类分析把游客分为4 类.在构建游客旅游目的地选择行为模型时, 对首个目的地和非首个目的地分别建模.模型中引入了旅游动机类型变量,证明旅游动机 对游客目的地选择行为影响显著.另外出行距离在不同阶段对游客目的地选择的影响存 在显著的差异.该模型精度较高,为进一步研究旅游目的地选择行为提供了理论依据.  相似文献   
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