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1.
为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性. 相似文献
2.
危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速(p=0.01)、制动反应位置(p < 0.01)以及反应时间(p < 0.01)与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机(SVM),以及逻辑回归(LR)等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM(准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924)、SVM(准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859),以及LR算法(准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836)。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。 相似文献
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4.
为了满足部队急、战时在黄土地区抢建道路的需求,利用ANSYS/LS-DYNA软件对爆炸挤密法中不同埋置深度的条形药包对黄土的挤密效果进行研究。从外观特征、密度等值面等方面发现了炸药能量在竖直方向上有所泄露的现象,进而通过应力型耦合系数的实验数据,定量地计算了炸药的比例爆炸埋深在1.0~2.0m/kg~(1/3)的条件下能量在竖直、水平方向上的泄露程度。进一步结合爆腔体积数据,发现了在浅埋深条件下土体挤密效果与比例爆炸埋深、药包间距的规律。最后为爆炸挤密法处理地基施工提出建议。 相似文献
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6.
在考虑纵向空间效应的基础上,运用FLAC3D对深基坑开挖过程进行三维数值模拟,对围护结构侧向变形空间效应进行了定性描述和具体分析。另外,从长边和短边空间效应入手,讨论了基坑沿纵向和深度方向上的空间效应分布规律及其影响因素,提出侧向变形分布不均匀系数,并根据不均匀系数大小对支护参数和支护形式需要调整的范围进行计算。 相似文献
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