考虑决策惯性的多元路径选择模型

为研究决策惯性在出行者路径选择行为中的影响,将出行者分为高敏感型和低敏感型。在决策惯性影响与超出决策惯性影响的基础上,分析出行者在路径选择中的实际行为。从真实的决策结果出发,明确了惯性决策临界值的计算方法,通过量化对决策惯性的影响范围进行描述;分析了不同情境下的惯性行为及影响因素,采用因果图和贝叶斯网络寻求变量间关系;构建不同情境下的多元路径选择模型,从而因地制宜地计算路径选择概率。通过验证数据集,对构建模型进行验证。研究结果表明,决策惯性在出行行为中真实存在,对不同情境下的路径选择概率有不同影响,在考虑路径选择时考虑决策惯性将得到更精准的结果;同时,惯性临界值对模型的选取有较大的影响。

小鼠两瓶自由选择模型上加波沙朵的精神依赖作用

目的利用小鼠两瓶自由选择模型评价突触外γ-氨基丁酸A型受体(GABAAR)激动剂加波沙朵的精神依赖性,并与突触内GABAAR变构调节剂咪达唑仑比较。方法①C57BL/6J雄性小鼠分别ig给予溶剂、咪达唑仑(59.0,73.7,92.2,115.2,144.0和180.0 mg·kg^(-1))或加波沙朵(8.4,10.5,13.1,16.4,20.5,25.6和32.0 mg·kg^(-1))后进行翻正反射行为观察,通过翻正反射消失量效曲线计算两药的半数有效量(ED50)。②在两瓶自由选择模型上评价加波沙朵或咪达唑仑是否诱导小鼠产生偏好行为。小鼠分为正常对照、加波沙朵或咪达唑仑组。在两瓶自由选择实验的适应期(第1~3天)测试瓶和溶剂对照瓶均装入饮用水,训练期(第4~5天)两瓶均更换为4%蔗糖溶液,测试期(第6~15天)测试瓶分别装入含溶剂、加波沙朵(3.9×10^(-6)mol·L^(-1))或咪达唑仑(1.4×10^(-5)mol·L^(-1))的蔗糖溶液,溶剂对照瓶分别装入含相应溶剂的蔗糖溶液,置于饲养笼两侧。小鼠自由选择两瓶饮用,分别记录测试瓶和溶剂对照瓶每日饮用量,计算每日总饮用量、测试期内药液累计饮用量、相对饮用量和测试期内累计相对饮用量,并每日记录小鼠体重。结果①咪达唑仑和加波沙朵均剂量依赖性地增加小鼠翻正反射消失率,ED50分别为咪达唑仑105.3 mg·kg^(-1)(95%Cl:96.4~115.2 mg·kg^(-1),R^(2)=0.9796)、加波沙朵13.7 mg·kg^(-1)(95%Cl:12.6~15.0 mg·kg^(-1),R^(2)=0.9773)。②与正常对照组相比,加波沙朵组和咪达唑仑组每日总饮用量无显著变化;咪达唑仑组在测试期第11~15天测试瓶每日饮用量较同组溶剂对照瓶显著增加(P<0.05),测试期内加波沙朵组测试瓶每日饮用量也显著升高(P<0.01)。与正常对照组比较,咪达唑仑组和加波沙朵组测试瓶累计饮用量无统计学差异;加波沙朵组第9天的每日相对饮用量显著增加(P<0.05),测试期累计相对饮用量也显著增高(P<0.01)。各组小鼠体重变化无显著性差异。结论在两瓶自由选择模型上,咪达唑仑和加波沙朵均诱导小鼠产生饮用偏好,提示加波沙朵可能也存在精神依赖潜能。

基于有序选择模型的船舶事故严重度致因分析

为探究影响船舶事故严重度的因素,提出一种基于有序选择模型的船舶事故分析方法。首先,基于中国海事局及其直属机构官方网站上发布的604份沿海水域船舶事故调查报告,以船舶事故严重度为因变量,将事故划分为小事故、一般事故、较大以上事故3类,并从船舶、环境、船员、管理和事故5个方面,选取19个事故严重度潜在致因因素。然后,运用有序选择模型(包括有序Logit模型和有序Probit模型)识别显著致因因素。最后,以最佳模型的边际效应量化分析显著致因因素的作用方向和强度。研究结果表明:2个有序模型所识别出的显著致因因素均为船舶作业、强风、未采取安全航速、危险判断不当、导航设备使用不当、配员不足、安全管理不到位、秋季、冬季、沿海航路、碰撞和自沉;所有显著致因因素均满足平行线假设;有序Probit模型的拟合效果优于有序Logit模型;所有显著致因因素均对较大以上船舶事故具有正向效应;就影响程度而言,碰撞最大(边际效应的绝对值为2044%),危险判断不当最小(494%)。

基于MA-CPT模型的出行方式选择模型优化

为提高累积前景理论在出行方式选择建模应用中的准确性,考虑个体对于时间与费用货币态度的不同,优化原始累积前景理论(cumulative prospect theory,CPT)模型的时间值函数和时间权重函数.首先,针对时间压力下出行方式偏好发生转变的现象,将出行方式分为刚性出行和弹性出行,改进刚性出行情景下的时间值函数形式,并根据出行时间特性求出时间权重函数中吸引力参数的取值范围,构建MA-CPT (mental accountingcumulative prospect theory)模型;其次,根据实证数据标定时间权重函数中辨别力参数和吸引力参数的取值;最后,标定MA-CPT模型结果并检验其拟合优度,对比MA-CPT模型和CPT模型的命中率.实证分析结果表明:刚性出行和单行出行场景下,时间权重函数的吸引力参数值均大于1.00;MA-CPT模型在刚性出行和弹性出行情境下的拟合优度分别为0.17和0.18;相比于CPT模型,MA-CPT模型在弹性出行和刚性出行情景下的命中率分别提高了12.2%和19.8%.

基于次序选择模型的高校考研意愿影响因素调查研究

为了调查基于次序选择模型的高校考研意愿影响因素,文章首先对某高校多个学院多个专业的大学生进行了问卷调查,然而对回收数据依次进行信效度分析、统计学分析和计量模型分析,结果显示,与考研意愿呈正相关的因素有获得奖学金的等级、英语的平均成绩、父母的态度、家庭人口数、身边考研人数、对就业的帮助、提高工资的程度、拓宽社交圈的程度和实现人生价值的程度;与考研意愿呈负相关的因素有父母受教育程度和对本专业的满意度,最终从政府和企业、学校和家庭、学生本身三个视角给出了建议。

基于混合选择模型的停车换乘地铁行为研究

正确理解智能手机提供的多模式出行信息(SMMI)下通勤者停车换乘地铁(P&R)选择行为,有助于提升城市交通系统的可持续性。基于SP问卷调查数据,从SMMI实时信息、社交网络信息、环保态度和个体属性4个方面,建立混合选择模型分析影响通勤者P&R选择行为的因素。研究结果表明:通勤者的P&R选择行为受到出行时间、P&R总费用、地铁车厢拥挤程度和出行推荐等SMMI信息、社交网络信息、环保态度以及性别、年龄、职业、驾龄和P&R经验等个体属性特征的显著影响;弹性分析表明,P&R出行时间弹性值为-0.85,P&R总成本弹性值为-0.397,通勤者对出行时间更敏感。

基于SP模型和RP数据融合的城市轨道交通选择模型设计

文中基于SP模型和RP数据模型实现关于城市轨道交通选择模型设计的研究,探讨居民出行选择方式、选择行为关联性,了解居民出行方式选择的影响因素,验证分析相关模型的应用质量.结果表明:RP模型中费用变量参数估计值符号和实际不相符;SP数据模型精度较高;融合数据模型与之相比弹性较小,敏感性被钝化.

一种基于深度特征选择模型的车货匹配算法

针对“一对多”车货匹配问题,分析了目前车货匹配信息平台中存在的车货信息不对称和不能实时进行车货匹配等问题,提出了一种新的基于深度特征选择模型的车货匹配算法,以深度神经网络为基础模型,在输入层之前加上一层特征选择层,以增强重要因素的影响力,减少无关因素的影响,达到提高匹配正确度的目的。最后将其与传统的基于半马尔科夫的车货匹配算法在匹配准确度和匹配时间效率两个方面进行了比较,实验结果表明,基于深度特征选择的车货匹配算法在匹配准确度和匹配效率上,均明显优于传统的基于半马尔科夫的车货匹配算法。

自动驾驶汽车乘客选择模型研究

基于出行需求和动态规划的自动驾驶汽车,有着明显的合乘化和共享化应用趋势.车辆合乘技术在互联网技术的驱动下实现了普及式的应用,但该技术的研究仍然是以传统司机驾驶车辆作为主要研究对象,对未来交通载运工具变化带来的技术挑战没有应对能力,目前合乘汽车乘客选择模型不适用于未来的自动化车辆.针对这一问题提出了1种自动驾驶汽车合乘系统(AVCS),为未来自动驾驶汽车在交通运输领域的应用提供一个初步可行的方案.在此系统构架下,提出了1个自动驾驶合乘汽车的乘客选择模型(CPSM),并采用启发式算法进行求解.结果表明,在乘客负荷系数近似相等的情况下,CPSM的乘客平均出行时间比随机选择的乘客平均出行时间短.

基于多元logit的上海市货车目的地选择模型

在上海市第六次综合交通大调查货车数据的基础上,研究一种基于多元logit的货车单点配送目的地选择模型。首先,将12 t以上货车的GPS数据、12 t以下货车的人工问询调查数据、网络货运平台数据和无线电射频识别(RFID)标签数据进行相互核对和校核;其次,划分399个货运小区,按货物和货车类型交叉分类将货车分为7类,将目的地小区的综合阻抗、非规模吸引变量、规模吸引变量等变量作为输入条件,标定目的地选择模型的参数并进行解释,得到精度较高的系数估计结果;最后,在小区层面检验了7类货车的单点配送模型,证实模型结果达到中宏观应用要求。

升级换代型产品消费者选择模型研究

本文以多代产品扩散和个体消费者为研究对象,结合技术产品升级替代模型和重复购买模型的研究成果,建立了消费者选择模型。以个人计算机这一升级换代型产品为代表设计问卷,利用收集到的消费者购买换代型产品的面板混合数据资料(paneldata ) ,对模型进行了拟合优度检验以及参数估计。并以重复购买个人计算机的消费者为例,对模型结果进行了分析和解释。

环境选择模型在生态系统管理中的应用——以黑河流域额济纳旗为例

以黑河流域额济纳旗生态系统的可持续发展管理为例,选取了水费、绿洲面积、水质、本地动物种类和数目作为额济纳旗生态系统管理的5种属性,根据额济纳旗生态恢复和保护目标及社会经济发展目标确定了属性状态值,采用部分正交因子法设计了调查问卷,于2002年7月至8月间,在黑河流域随机抽样调查了1000户居民,以分析环境属性的价值和不同替代情景的补偿剩余价值。分析结果表明了主要环境属性的部分价值:面积为0.22元/km2,动物类型为6.09元/种,动物数量为-7.11元/104头,水质从较差到一般状态为20.04元/户、水质从较差到较好为27.67元/户、水质从较差到好为38.87元/户。分析结果表明,对额济纳旗生态系统的管理而言,提高水质和增加动物的种类是合适的选择。最后,结合实证研究展望了选择模型研究应该解决的问题。

基于出游动机的游客目的地选择的离散选择模型研究

旅游目的地选择是游客选择行为研究中研究较为广泛的领域之一。现有文献利用了社会、经济、地理等诸多模型和理论对目的地选择进行了研究和探讨。基于随机效用最大化的离散选择模型在游客目的地选择研究中有广泛的应用,但是缺乏属性交互项对于目的地选择的抑制或者激励作用的研究。本文利用2002年江苏省国内游客抽样调查原始资料数据这一选择完成式类型的数据构建了两个二项Logistic回归模型,讨论了寻求闲适安静环境、探亲访友、公务出游3种出游动机对于出游距离以及旅行花费的影响。研究发现寻求闲适安静环境出游动机的游客倾向于选择远距离的目的地,且这类游客也愿意增加旅行花费;出于探亲访友这一动机出游的游客则更愿意选择靠近自己居所的旅游目的地,且不倾向于增加自身的旅行花费;公务出游的游客倾向于选择远距离目的地,也倾向于增加他们的旅行花费。

面向绿色制造的机床设备选择模型及其应用

机床设备优化选择是改善企业零件加工过程绿色性的有效途径之一。综合考虑资源消耗和环境影响,建立了一种面向绿色制造的机床设备选择目标分解参考体系;对机床设备选择问题进行了三级分类和数学描述;针对具有代表性的零件单个特征的机床设备选择问题,建立了多目标优化决策模型,并将灰色关联分析法和层次分析法结合,应用于上述模型的求解。案例分析验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。

基于GIS的公交乘客出行路径选择模型

公交乘客出行路径选择模型是公交乘客信息系统的关键技术 .本文通过对公交乘客出行心理的研究 ,结合地理信息系统 (GIS)的特点 ,提出了以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的基于GIS的公交乘客出行路径选择模型 .为提高路径搜索效率 ,模型中提出了GIS方向估价函数的概念 .在南京市实际公交网络上的试算结果表明该模型实用。

主导产业的评价选择模型及其应用

在对现有研究成果进行简要回顾的基础上 ,设计一组主导产业选择的评价指标 ,然后以主成分分析为基本方法 ,构建一个主导产业选择的评价模型 ,最后运用这一模型对湖南省主导产业进行实证分析和初步评价。

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.

一种基于多维服务质量的局部最优服务选择模型

全局最优和局部最优是服务选择的两种策略.现有的全局最优服务选择算法提供端对端约束下最优单解而非可接受的多解,既无法充分体现用户偏好和服务个性,也不利于激励服务提供者优化服务质量.首先,在引入序数效用函数作为局部服务排序的数值尺度的基础上,提出一种基于多维服务质量的局部最优服务选择模型MLOMSS(Multi-QoS based Local Opti mal Model of Service Selection),为自动选取优质服务提供重要依据.然后,构造客观赋权模式、主观赋权模式和主客观赋权模式来确定各服务质量属性的权重,既体现用户偏好和服务质量的客观性,又有助于快速生成聚合服务链.最后,通过语义Web服务集成平台SEWSIP(Semantic Enable Web Serv-ice Integration Platform)证明MLOMSS模型的有效性和灵活性.

基于模糊优化的多目标投资组合选择模型研究

将模糊集合的概念引入投资组合模型中 ,并将多目标投资组合模型中的收益、方差和偏度三个目标模糊化 ,用逻辑隶属函数作为新的目标函数 .针对该模糊多目标投资组合模型 ,提出了一个动态遗传算法 ,算例给出了该模型的一个实例的最优解 ,并进一步解释了模糊尺度随决定逻辑隶属函数形状的参数的变化而反向变化的规律 .

停车场内部泊车行为特性分析及最优泊位选择模型

在详细分析有无诱导条件下的停车场内部泊车行为异同的基础上,提出服务于车位引导系统的最优泊位选择模型.结合国内外微观泊车行为调查分析结果,确定了停车场内泊位选择过程中的主要影响因素,包括步行距离、行驶距离、安全性、遮荫时长和有效泊位两侧车辆占用情况等.将各影响因素视为泊位的多项属性,建立了基于灰熵的最优泊位选择模型,对某一时刻停车场内所有的空余有效泊位进行排序,确定最优泊位.实例分析表明,该模型客观、简单、实用,有助于车位引导系统为停车者选择实时的最优泊位.