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1.
2.
交通需求OD估计与预测的现状研究分析 总被引:3,自引:3,他引:0
目前,对于静态OD矩阵估计问题已经有很多研究者,对于动态OD前沿的研究工作则非常有限。关于对OD估计和预测的研究可分为封闭网络和开放网络。介绍了研究封闭网络的Bell,Van der Zijpp,Chang and Wu和Chang and Tao等人的方法,以及研究开放网络动态估计的3种方法,即Cascetta、Okutani、Ashok和Ben—Akiva等人的方法。并指出可以将OD估计问题陈述为具有不同误差特性、多个来源的不同类型信息的综合性和一致性的结合体,此联合估测就是经济计量学的混合估计的问题。 相似文献
3.
本通过对舱口盖钢结构零件预放收缩量的考虑因素,预估方法,过程控制与经验积累等方面的论述,以达到控制舱口盖完工主尺度的目的。 相似文献
4.
通过比较的办法,给出了一类具有突变率的广义生灭过程指数遍历的一个充分条件,同时也给出了可配称条件下其指数遍历收敛速度的一个下界估计,讨论几个具体例子。 相似文献
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7.
介绍了一个用于现代物流业的位置服务系统LTLBS,并着重就系统设计中的关键技术和与现代物流业有关的问题进行了分析。针对现代物流的特殊应用,在LTLBS中设计了一些特殊的功能,如货物跟踪,到达时间估计等。系统的性能分析表明定位精度和数据传输时延完全满足要求。 相似文献
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轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明:相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类结果;在上述典型水域,平均轮廓系数分别提升约53%,71%,63%和41%,戴维森堡丁指数分别降低约57%,67%,63%和45%;同时,此方法可平均降低约56%的聚类时间,显著提升了船舶轨迹数据聚类分析的效率。 相似文献