中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

公路沿线交通标志视觉适应性分析

针对公路沿线交通标志牌和户外广告牌是否可以被驾驶员有效识别问题，给出一种公路沿线相关标志牌视觉有效性评估流程方法。模型可以根据相关标志牌的图像，通过图像处理方法获取标志牌的文字信息，并根据文字信息特征以及户外标志牌的设置位置与大小，自动分析所设计的标志牌在相关位置是否可以被相关人员认读，通过相关公路标志牌的检测表明：本文设计的方法可以有效确定相关标志牌的合理性。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

深远海智能养殖平台最新发展

海洋养殖在我国渔业经济中的地位在不断提升,大力发展海洋牧场及其装备产业已成为我国海洋渔业发展的重要战略选择。随着我国人口数量的增加和生活水平的提高,对水产品的需求将会越来越大。据估计,到2030年,将会出现2000万吨水产品的缺口需要弥补,而水产品产量的增量将主要依托海洋渔业来实现。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

盾构隧道壁后注浆中“定时浆”试验研究

我国盾构隧道广泛使用凝结时间较长的单液浆，但由于注入后不能及时凝结常常引发管片上浮、浆液流失等工程问题。针对这些问题提出“定时浆”的概念。通过在单液硬性浆中添加氯化铝溶液与水玻璃，基于浆液的胶结时间、流动度、28 d强度等指标研究了“定时浆”的配方。结果表明： 1）通过先加入氯化铝溶液再加入水玻璃的方法，可以实现浆液“定时”凝结； 2）在硬性浆中掺加0.50%~0.75%的氯化铝溶液、1.00%~1.25%的水玻璃，可以达到良好的定时效果； 3）通过简单的注浆设备改造可以形成“双液单注”的定时注浆工艺。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。