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1.
2.
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
3.
大型研究院所是集产品研发、生产、经营和管理于一体的知识密集型企业,大型研究院所档案管理在做好档案的收集、整理、保管等传统档案工作的同时,在当前大数据、人工智能、辅助决策等信息技术迅猛发展的背景下,应该深挖档案的信息属性和知识属性,积极向知识智能辅助决策转型。 相似文献
4.
在分析从西非到我国终端客户的铝钒土进口海运供应链(Bauxit Import Maritime Supply Chain,BIMSC)内部和外部影响因素的基础上,采用故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)和模糊贝叶斯网络(Fuzzy Bayesian Network,FBN)相结合的方法,建立BIMSC风险评估方法的概念框架。采用FMEA辨识潜在的失效模式,并剖析失效原因和后果;根据失效模式潜在的因果关系建立贝叶斯网络;利用三角模糊数处理表征风险参数的不确定性,评估BIMSC风险水平,并进行敏感性分析,确定风险因子排序。研究结果表明,港口操作中的违规操作、违规指挥、货物易流态化和安全管理问题是主要的风险因素。 相似文献
5.
6.
7.
为弥补现有指标的不足,引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级(China train control system-3)列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法,构建了基于贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的韧性评估模型,并定义了5种基于韧性的部件重要度指标;进一步利用贝叶斯网络双向推理功能,计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力,非常态事件扰动下,韧性与可用性指标存在明显差异;不同扰动情景下系统韧性明显不同,扰动发生时,车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017,而遭遇雷电时的韧性为0.8819,面临冰雪扰动时的韧性为0.9880;部件重要度存在情景依赖,同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同,且可能随时间动态变化. 相似文献
8.
传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。 相似文献
10.
交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者,描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知,根据认知选择路径;规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径,非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质,研究表明,模型不动点存在但是不一定唯一,不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明,模型不动点与随机用户均衡点不同,以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性. 相似文献