基于自动售检票数据的城市轨道交通通勤客流辨识

城市轨道交通具有明显的通勤客流主体特征,把握通勤客流出行规律对运营管理具有重要意义.本文以海量自动售检票数据潜在包含的时空关系为基础,从时间、空间、个体属性、出行规律四方面构建基于规则的出行目的辨识算法,重点针对通勤(上下班及上下学)客流进行辨识.以2014年北京市轨道交通售检票数据进行实证分析,结果显示:该方法能有效辨识上班、上学、下班回家、放学回家、其他回家和其他6类客流,其中上班占比26.77%,上学占0.44%,回家占44.49%(包含下班回家、放学回家及其他回家),其他占28.30%.结合2014年北京市公共交通出行调查结果,验证了辨识结果的准确性.该研究扩展了售检票数据应用范围,为精细化客流特征研究提供了一种低成本、高效的分析方法.

模糊控制算法在IBM-PC机上的实现

本文在 IBM-PC 机上用 BASIC-A 语言实现了 Fuzzy 算法,并介绍了所得到的控制表的计算方法,这一控制表为实现 Fuzzy 在线实时控制及人机对话所需要。

即时通讯记录的司法认定

《民诉法解释》首度明确了即时通讯记录电子数据的证据地位,然而,即时通讯记录通讯主体未知性、通讯对象无形性、通讯方式瞬时性、通讯内容非稳定性等多重因素却合力引致其司法认定巉岩林立:抽象维度,主体困境、原件困境、语境困境并列,微观维度,集中呈现为司法说理机制不足、司法认定标准模糊、司法认定结果分化等复合缺陷。在此基础上,构建即时通讯记录的鉴真规则、辨识规则、原本规则等专属性司法认定规则成为破解其司法认证瓶颈的综合进路。