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基于出行距离的城市轨道交通补贴优化模型 被引量:1
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作者 汪晴 徐光明 +1 位作者 邓连波 许景 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2689-2697,共9页
城市轨道交通补贴是公共交通运营管理和组织的重要基础,寻求城市轨道交通补贴这一科学问题的优化理论和方法,成为政府实施补贴方案和提升企业管理水平的重要手段。基于此,结合城市轨道交通实际运营系统中关键要素,深入揭示“客流需求”... 城市轨道交通补贴是公共交通运营管理和组织的重要基础,寻求城市轨道交通补贴这一科学问题的优化理论和方法,成为政府实施补贴方案和提升企业管理水平的重要手段。基于此,结合城市轨道交通实际运营系统中关键要素,深入揭示“客流需求”、“企业运行计划”和“政府补贴方案”之间的关系,并考虑城市轨道交通系统中客流出行距离的影响,构造基于乘客出行距离的补贴优化模型。依据里程补贴优化模型特点,设计相应的启发式求解算法。以长沙地铁2号线为例,分析所提里程补贴方案对客流出行行为和运营系统的影响,验证优化模型及算法的正确性和有效性。此外,以固定补贴方案为比较对象,研究结果表明:(1)所提出的里程补贴方案比固定补贴方案适用性更高,能够吸引更多的客流出行,运营效益有所提高,所需的补贴额度显著降低;(2)2种补贴方案下客流集中度存在显著差异,固定补贴方案吸引短距离出行的客流,而里程补贴方案更吸引长距离出行的客流。研究成果可为公共交通“合理补贴”方案的制定和实施提供理论支持和决策依据。 展开更多
关键词 城市轨道交通 社会福利 旅行距离 补贴系数 服务频率
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改进的MVO-GRNN神经网络岩爆预测模型研究
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作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期923-932,共10页
准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Net... 准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的岩爆预测模型。在普通多元宇宙算法(MVO)的基础上,运用自适应平衡机制调节MVO算法中的虫洞存在概率(V_(WEP))和旅行距离率(V_(TDR))两个重要参数来改进该算法;再运用改进的多元宇宙算法优化广义回归神经网络的光滑度,通过训练数据优选出最佳光滑因子σ,得到IMVO-GRNN神经网络岩爆烈度预测模型;最后结合工程实例验证模型的性能。研究表明,该模型相比传统模型寻优能力更强,精度更高,为岩爆预测提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 安全工程 岩爆预测 多元宇宙算法 广义回归神经网络(GRNN) 虫洞存在概率 旅行距离
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从旅客时间价值角度分析主要交通方式的选择 被引量:8
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作者 薛亮 谢金宝 刘小玲 《铁道运营技术》 2009年第1期30-33,36,共5页
人们在进行城间出行前,首先面临的是交通方式的选择。可将旅客的时间价值和旅行距离作为旅客选择交通的基本决策变量,分析铁路、公路、航空主要客运方式的综合效用值,得出3种交通方式的适用范围。
关键词 交通方式 旅客时间价值 旅行距离 综合效用值
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内容图像检索IALA算法的设计与实现 被引量:3
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作者 余明艳 丘衍航 刘海员 《科技通报》 北大核心 2013年第2期103-105,共3页
基于图像检索的距离度量算法主要有两类:一种是最优化方法,其代表算法是旅行商距离(EMD);另一种是统计方法,其代表算法是渐进似然估计(ALA)距离。IALA图像检索算法利用分层的方法来提高检索精度,既克服了最优化方法EMD算法对混合成分发... 基于图像检索的距离度量算法主要有两类:一种是最优化方法,其代表算法是旅行商距离(EMD);另一种是统计方法,其代表算法是渐进似然估计(ALA)距离。IALA图像检索算法利用分层的方法来提高检索精度,既克服了最优化方法EMD算法对混合成分发散的源图像的检索效果不佳的缺点,又对传统ALA算法对高斯混合模型方差较大的数据库图像产生误判的不足之处进行了改进。实验证明IALA图像检索算法可以大大提高检索的效率和精度。 展开更多
关键词 图像检索 高斯混合 旅行距离 渐进似然估计
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Effects of flashing green on driver's stop/go decision at signalized intersection 被引量:2
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作者 沈家军 王炜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第2期771-778,共8页
The primary objective of this work is to explore how drivers react to flashing green at signalized intersections. Through video taping and data procession based on photogrammetry, the operating speeds of vehicles befo... The primary objective of this work is to explore how drivers react to flashing green at signalized intersections. Through video taping and data procession based on photogrammetry, the operating speeds of vehicles before and after the moment when flashing green started was compared using paired-samples T-test. The critical distances between go and stop decisions was defined through cumulative percentage curve. The boundary of dilemma zone was determined by comparing stop distance and travel distance.Amber-running violation was analyzed on the basis of the travel time to the stop line. And finally, a logistic model for stop and go decisions was constructed. The results shows that the stopping ratios of the first vehicles of west-bound and east-bound approaches are 41.3% and 39.8%, respectively; the amber-light running violation ratios of two approaches are 31.6% and 25.4%, respectively;the operating speed growth ratios of first vehicles selecting to cross intersection after the moment when flashing green started are26.7% and 17.7%, respectively; and the critical distances are 48 m and 46 m, respectively, which are close to 44 m, the boundary of dilemma zone. The developed decision models demonstrate that the probability of go decision is higher when the distance from the stop line is shorter or operating speed is higher. This indicates that flashing green is an effective way to enhance intersection safety,but it should work together with a strict enforcement. In addition, traffic signs near critical distance and reasonable speed limitation are also beneficial to the safety of intersections. 展开更多
关键词 signalized intersections flashing green critical distance dilemma zone amber-running violation logistic decision model
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