检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2021年第12期18卷 3102-3109页

作者：米荣伟帅斌许旻昊雷渝西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列... 详细信息

为了更好地拟合高速铁路车站旅客聚集趋势,提高车站旅客最高聚集人数预测结果的准确性,基于旅客候车时间及检票通道服务速率,对比对数正态分布、威布尔分布、复合负指数分布、有理函数分布等4种函数拟合效果,研究最优拟合分布参数和列车乘车人数与车站及列车属性之间的相关性。将相关性较强的属性与最优拟合分布参数、列车乘车人数进行K-means聚类分析,利用Silhouette指数判断聚类效果,最终得到各类属性与最优拟合分布参数和列车乘车人数的检索表。基于检索表建立适用于高速铁路车站的最高聚集人数计算模型,并以成都东站作为算例进行计算和分析。研究结果表明:该最高聚集人数计算模型可以准确模拟旅客聚集趋势,减小预测最高聚集人数与实际最高聚集人数之间的误差。

关键词：高速铁路车站最高聚集人数旅客聚集规律列车乘车人数 K-means聚类

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重复超速违法行为罚款模式研究

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中国安全科学学报 2019年第3期29卷 14-20页

作者：付川云李雅洁胡钟予西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为遏制屡罚屡犯的超速违法惯犯,探究重复超速违法行为罚款模式及其适用条件。搜集德阳市2015 2017年机动车超速违法记录,划分超速违法车辆类型,量化超速违法行为收益,构建交通违法行为低额单一罚款、递增罚款、高额单一罚款模式,提出超... 详细信息

为遏制屡罚屡犯的超速违法惯犯,探究重复超速违法行为罚款模式及其适用条件。搜集德阳市2015 2017年机动车超速违法记录,划分超速违法车辆类型,量化超速违法行为收益,构建交通违法行为低额单一罚款、递增罚款、高额单一罚款模式,提出超速违法行为产生的社会福利计算方法,比较可接受收益和非法收益均不变、可接受收益可变而非法收益不变2种情况下3种罚款模式对应的社会福利大小,确定各罚款模式的适用条件,并进行算例分析。结果表明:若超速违法行为导致的社会损失较大,则递增罚款模式比低额单一罚款模式更优,但不如高额单一罚款模式;反之,则相反;递增罚款模式是一个比较折中的方案。

关键词：重复超速违法行为递增罚款单一罚款成本-收益理论社会福利

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考虑出行竞争的网约车能源环境效应不确定性研究

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交通运输系统工程与信息 2021年第6期21卷 289-297页

作者：吕莹郭淳孙会君支丹月北京交通大学交通系统科学与工程研究院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网... 详细信息

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网约车对传统出行方式出行量影响的角度建立网约车能源环境效应评估模型;以北京市为案例城市,运用网约车进入北京之前不同指标的数据,推演近年不考虑网约车影响的传统出行方式出行量;结合推演出行量和建立的能源环境效应评估模型得到网约车带来的净碳排放。结果表明,网约车对公交车和地铁出行量产生一定的抑制作用,其能源环境效应具有不确定性特征,并且随着共乘比例的增大,网约车的负能源环境效应削弱,说明网约车仍然具有节能减排的潜力,相关部门需要合理管理网约车。研究结论揭示了网约车的能源环境效应及发展共乘模式的重要性,对以网约车为代表的共享出行可持续发展具有参考意义,为实现碳中和作贡献。

关键词：城市交通能源环境效应反事实思维网约车出行竞争不确定性

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突发事故条件下道路交通流早发性失效机理研究

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公路交通科技 2021年第8期38卷 140-148页

作者：张锐帅斌黄文成于耀程许旻昊西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为了探究突发事故条件下道路交通流早发性失效机理,采用尖点突变模型建立了交通流早发性失效分析模型。首先,将尖点突变模型变量与交通流参数一一对应,建立了交通流尖点突变模型与实际道路交通运行状态的映射联系,并针对系统状态控制点... 详细信息

为了探究突发事故条件下道路交通流早发性失效机理,采用尖点突变模型建立了交通流早发性失效分析模型。首先,将尖点突变模型变量与交通流参数一一对应,建立了交通流尖点突变模型与实际道路交通运行状态的映射联系,并针对系统状态控制点在平衡曲面上的运动路径与交通流状态演变过程进行了对应分析。随后,引入分叉系数、包围系数及失效阈值边界3个参数定量描述了分叉集,旨在全面、细致地刻画分叉集的特征,揭示分叉集特征对系统状态控制点运动路径的实际影响。基于实测数据,建立了同一路段上有、无事故2种场景下的交通流尖点突变模型,通过最小二乘法拟合得到模型相关参数,并以此为基础推导计算得到2种场景下分叉集的特征参数。采用定量与定性分析相结合的方式对2种场景下交通流系统的演变进行了对比分析,进而揭示了突发事故条件下交通流早发性失效机理,并提出了相应的早发性失效预测方法。最后,结合2种场景下短时交通流参数时序变化路径进行了验证性分析,证明了所采用方法的可行性及合理性。

关键词：智能交通交通流早发性失效尖点突变模型分叉系数包围系数失效阈值边界

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考虑空间需求不均的模块化公交线路运行方案优化研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 166-175页

作者：易洪波刘昱岗王童语西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 纽约大学阿布扎比分校工程系阿布扎比129188阿拉伯联合酋长国

传统固定容量公交车辆难以应对公交线路上空间分布不均的需求。为解决这一问题,引入模块化公交车辆,通过编组与解编的方式实现车队在运行中的容量动态变化,以更贴合需求在空间上的变化。基于运行时空图重构的方法,建立描述模块化公交线... 详细信息

传统固定容量公交车辆难以应对公交线路上空间分布不均的需求。为解决这一问题,引入模块化公交车辆,通过编组与解编的方式实现车队在运行中的容量动态变化,以更贴合需求在空间上的变化。基于运行时空图重构的方法,建立描述模块化公交线路运行方案的优化模型,所构建模型为混合整数非线性规划(Mixed Integer-Nonlinear Program,MINLP)模型,模型决策变量包括车队的运行方案以及模块化公交单元的运行方案。为方便求解,采用时间离散化手段,通过一系列方法将所构建的MINLP模型转化为易于求解的混合整数线性规划(Mixed Integer-Linear Program,MILP)模型,并基于成都市真实公交线路与乘客需求数据进行案例分析。实验结果表明,与传统容量固定式公交相比,模块化公交的应用能够使乘客成本降低11.44%,运营成本降低31.35%,综合降低20.32%的系统总成本。敏感性分析实验结果分析了系统供给与需求变化对系统成本产生的影响。

关键词：城市交通运行方案优化混合整数非线性优化模型模块化公交时间离散化 Gurobi

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新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究

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交通运输系统工程与信息 2022年第2期22卷 186-196,205页

作者：张小雨邵春福王博彬黄士琛北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 拉瓦尔大学科学与工程学院魁北克G1V 0A6加拿大

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响,针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷;对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型,比较... 详细信息

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响,针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷;对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型,比较解释变量的影响差异,分析感知疫情严重程度和方式选择惯性的联合影响;基于弹性分析预测疫情背景下不同管控政策对应的出行方式分担率。结果表明:感知疫情严重程度对合乘和分时租赁影响显著,方式选择惯性对网约车、分时租赁及共享自行车影响显著;当感知疫情严重程度降低至30%~50%时,1.6~3.0倍的停车费调整策略可将私家车分担率降低至疫情前,此时,低密接的分时租赁具有主要替代作用;当感知疫情严重程度在60%以上时,提高合乘出行安全程度至1.4~3.6倍可恢复其分担率。

关键词：城市交通出行方式选择混合Logit模型共享出行新冠疫情方式选择惯性

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融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐研究

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数据分析与知识发现 2021年第11期5卷 114-123页

作者：吴彦文蔡秋亭刘智邓云泽华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心武汉430079 华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079 华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室武汉430079

【目的】探索融合多源数据和场景相似度计算的方法,为用户精准匹配相应的数字资源。【方法】本文提出一种融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐方法(CF-SSC),通过构建融合多源数据的场景模型得到场景数据的抽象表示,基于细化的... 详细信息

【目的】探索融合多源数据和场景相似度计算的方法,为用户精准匹配相应的数字资源。【方法】本文提出一种融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐方法(CF-SSC),通过构建融合多源数据的场景模型得到场景数据的抽象表示,基于细化的相似度指标计算场景相似度,最后根据相似度等级预测得到场景列表及相应资源,以此优化推荐结果。【结果】相比于CF-Pearson、CF-Cosine、IOS和User-MRDC,本文所提CFSSC算法在指标MAE(0.688)上表现最优,在指标RMSE(0.936)上仅略次于User-MRDC,达到MAE和RMSE最优值时所需邻居的数量(20)最少。【局限】仅在少量有限的数据集上进行重复测试。【结论】所提相似度算法提高了推荐系统的预测精度,有效提升资源推荐的效率和准确性。

关键词：数字资源个性化推荐场景分析多源数据相似度计算

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政府开放数据的国家安全风险评估模型研究

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网络与信息安全学报 2020年第6期6卷 80-87页

作者：王标刘兴洋许卡刘汪洋王克楠夏宇清提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022 国际关系学院北京100091 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022

政府开放数据作为国家和社会发展重要战略资源,蕴含着巨大价值,但我国在政府开放数据的安全风险评估方面缺乏标准,国家数据安全面临风险。借鉴信息安全风险评估理论,以国家安全资产、开放数据脆弱性和安全威胁作为主要安全风险要素,构... 详细信息

政府开放数据作为国家和社会发展重要战略资源,蕴含着巨大价值,但我国在政府开放数据的安全风险评估方面缺乏标准,国家数据安全面临风险。借鉴信息安全风险评估理论,以国家安全资产、开放数据脆弱性和安全威胁作为主要安全风险要素,构建政府开放数据的安全风险评估模型,利用层次分析法和模糊综合评价法对政府开放数据的安全风险进行量化评估,并通过实例验证模型的有效性。

关键词：政府开放数据风险评估模型层次分析法模糊综合评价法

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用于环境光催化的固载型ZnO纳米结构的研究进展

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中国材料进展 2019年第4期38卷 375-383页

作者：刘阳思席晓丽北京工业大学材料科学与工程学院新型功能材料教育部重点实验室北京100124 北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

光催化技术是解决当今环境污染问题的最有效途径之一。氧化锌(ZnO)作为一种重要的n型宽禁带半导体,不仅具有优异的光电性质,而且包含丰富的纳米结构,在光催化领域受到广泛关注。通常用作光催化剂的ZnO纳米材料是以粉体形式呈现,使用后... 详细信息

光催化技术是解决当今环境污染问题的最有效途径之一。氧化锌(ZnO)作为一种重要的n型宽禁带半导体,不仅具有优异的光电性质,而且包含丰富的纳米结构,在光催化领域受到广泛关注。通常用作光催化剂的ZnO纳米材料是以粉体形式呈现,使用后需经过离心和过滤等回收工序,还容易造成二次污染。将ZnO纳米结构固定在可以移动的基底上,形成固载型的光催化剂,可以避免上述麻烦。从基本"结构单元"的维度的角度出发,综述了用于环境光催化的固载型ZnO纳米结构,包括零维、一维、二维和三维结构。零维结构主要是固定后的纳米颗粒,一维和二维结构分别以纳米棒和纳米片阵列为主,三维结构由低维度形态组合而成,大多形成复杂的分级结构。最后对固载型ZnO纳米结构在环境光催化的实际应用中所面临问题和挑战进行了展望。

关键词：氧化锌固载化纳米结构环境光催化

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机器学习预测混凝土材料耐久性的研究进展

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硅酸盐学报 2023年第8期51卷 2062-2073页

作者：刘晓王思迈卢磊陈美祝翟跃崔素萍北京工业大学材料与制造学部工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学材料与制造学部新型功能材料教育部重点实验室北京100124 武汉理工大学硅酸盐建筑材料国家重点实验室武汉430070

基于实验研究的混凝土材料耐久性评价周期长、成本高、效率低,传统经验公式对耐久性的预测精度有限且无法根据性能反推混凝土的配合比设计,因此开发新型高效的材料质量控制和性能预测工具已是当务之急。通过梳理建立机器学习模型的流程... 详细信息

基于实验研究的混凝土材料耐久性评价周期长、成本高、效率低,传统经验公式对耐久性的预测精度有限且无法根据性能反推混凝土的配合比设计,因此开发新型高效的材料质量控制和性能预测工具已是当务之急。通过梳理建立机器学习模型的流程,总结常用算法的基本工作原理和优势,归纳基于机器学习的各耐久性指标预测算法,探讨其应用效果和发展方向,为机器学习技术在混凝土领域的深度开发和应用提供了依据。

关键词：混凝土耐久性机器学习算法预测

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