基于MIMIC模型的互联网租赁电动自行车使用意向研究

为探究居民对互联网租赁电动自行车使用意向的影响因素及作用机理,以计划行为理论(TPB)、技术接受模型(TAM)和感知风险理论(PR)为基础,采用多指标多原因(MIMIC)模型,构建了居民对互联网租赁电动自行车的使用意向模型;选择西安市居民为研究对象,采用调查问卷的方式获得618份有效样本,通过构建MIMIC模型进行实证分析。研究结果表明:态度、主观规范、感知有用性和感知风险对使用意向有显著的直接影响;态度和感知有用性作为中介变量,主观规范、感知易用性和感知风险通过态度或感知有用性间接影响使用意向;性别、年龄等个人属性可通过调节心理感知因素间接影响使用意向,其中男性、学历为硕士及以上、家庭结构为2人家庭以上和刚性出行的居民更愿意选择使用互联网租赁电动自行车。研究结论可为城市管理部门和运营企业发展互联网租赁电动自行车提供理论支撑。

Modeling and gender difference analysis of acceptance of autonomous driving technology

In order to deeply analyze the differences in the acceptance of autonomous driving technology among different gender groups,a multiple indicators and multiple causes model was constructed by integrating a technology acceptance model and theory of planned behavior to comprehensively reveal the gender differences in the influence mechanisms of subjective and objective factors.The analysis is based on data collected from Chinese urban residents.Among objective factors,age has a significant negative impact on women's perceived behavior control and a significant positive impact on perceived ease of use.Education has a significant positive impact on men's perceived behavior control,and has a strong positive impact on women's perceived usefulness(PU).For men,income and education are found to have strong positive impacts on perceived behavior control.Among subjective factors,perceived ease of use(PEU)has the greatest influence on women's behavior intention,and it is the only influential factor for women's intention to use autonomous driving technology,with an influence coefficient of 0.72.The influencing path of men's intention to use autonomous driving technology is more complex.It is not only directly affected by the significant and positive joint effects of attitude and PU,but also indirectly affected by perceived behavior controls,subjective norms,and PEU.

Risk reduction in Sechahun iron ore deposit by geological boundary modification using multiple indicator Kriging

Uncertainty on the geological contacts and the block volumes of the models along boundaries is often a major part of the global uncertainty of reserve estimation.This work introduces a geostatistical technique that has been developed and tested in an iron ore deposit at Bafq mining district,in central Iran,and that,based on a probability criterion,helps to objectively model the geometry of this iron ore deposit.The main problem in reserve estimation of this ore body is its geometrical modeling and uncertainty in geological boundaries.This work deals with the geostatistical method of multiple indicator kriging,which is used to determine the real boundaries of ore body in different categories.This approach has potential to improve project performance and decrease operational risk.For this purpose,the ore body is separated into two categories including rich iron zone(w(Fe)>45%)and poor iron zone(20%<w(Fe)<45%).It significantly benefits to decrease the risk of reserve evaluation in the deposit.This case study also highlights the value of multiple indicator kriging as a tool for estimates the position of grade boundaries within the deposit.Comparison of the resultant probability maps with the real ore/waste contacts on the extracted levels shows that the first indicator model could separate the whole ore body(poor plus rich)from the waste zone by probability of more than 0.35,which concludes the total reserve of 53 million tons.The second indicator model applied to separate the rich and poor domains and the results show that the blocks with the estimated probability of equal to or more than 0.4 lay within the rich ore zone consisting of 15.8 million tons reserve.

样本构成的异质性对基层慢性病管理质量调查结果影响的多重对应研究

背景医疗卫生机构慢性病管理能力评估是慢性病管理中很重要的内容,但研究者在使用相关量表时没有重视样本异质性对调查结果科学性的影响。目的基于成都市基层医疗卫生机构慢性病管理质量的调查,探讨样本构成的异质性对量表评价结果的影响并提出对策建议。方法2022年2月,采用多阶段分层整群抽样从成都市23个地级市、区(县)、46家基层医疗单位选取889名医务人员作为样本,使用中文版慢性病保健评估量表(ACIC)评估医疗单位的慢性病管理质量评分,采用多重对应分析探索性别、工作年限、职称、学历、岗位构成不同带来的样本异质性对评分的影响。结果医务人员慢性病管理能力总评分与其学历呈负相关,与职称呈正相关(P<0.05);研究对象慢性病管理能力决策支持维度评分与工作年限呈负相关(P<0.05);研究对象慢性病管理能力信息系统维度评分与工作年限呈负相关,与学历呈正相关(P<0.05)。多重对应分析结果提示:(1)总体上医务人员学历越高,给出的慢性病管理能力总评分越低;中级职称倾向于给予最高的评分。(2)决策支持评分维度,工作年限越长的医务人员倾向于给予越高的评分。(3)信息系统评分维度,工作年限越短的人员倾向于给予越高的评分;大专/本科学历倾向于给予最高的评分。结论样本构成的异质性对基层慢性病管理质量评价量表的结果会产生确切的影响,这意味着评价会发生偏差,特别是不利于机构间的公正比较,以上提示量表的制订需要严格规范适用范围,量表信效度检验及推广使用中需要重视样本的构成情况,保证其同质性,以确保基层慢性病管理质量评价的客观性、有效性。

多元主体参与对城市更新成效影响研究——以合肥市老城区社区更新为例

城市更新是中国城市发展新思路的战略目标之一,多元主体的参与决定了更新工作的意义和效果。为探究多元主体参与对城市更新成效影响,研究以合肥市老城区8个城市更新项目社区为研究对象,在多元主体参与视角下构建城市更新指标体系,运用Mimic模型(多元因素多指标模型)定量分析各主体参与度对城市更新成效感知的影响。结果表明,多元主体参与度对城市更新成效感知影响显著,影响系数由大到小依次为企业参与(0.366)、权益人参与(0.274)、公众参与(0.200)、政府参与(0.167)。

基于原子类型电性拓扑状态指数的最小点火能预测模型研究

针对危险化学品最小点火能的试验测量存在一定的困难且具有很大不确定性的问题,收集了61种化学品的最小点火能试验值,并仅根据其分子结构计算了原子类型电性拓扑状态指数(ETSI),最终选择了23种ETSI作为分子描述符进行建模。首先,尝试基于61种危险化学品的最小点火能值,通过多元线性回归和支持向量机进行QSPR建模,但所建模型的内部稳定性很差,不满足基本的要求。经分析可能是因为描述符太多而样本相对较少造成的。通过从数据集中删除13个最小点火能值,ETSI的种类减少到14个,并采用相同的方法进行QSPR建模。经验证,新建模型在拟合能力、内部稳定性和外部预测能力3个方面均具有优异的性能,可以在不需要购买任何昂贵的软件和硬件的前提下,方便、快捷地预测化学品的最小点火能。

多性能指标约束下的涡扇发动机大包线抗扰控制

针对涡扇发动机系统会受到状态扰动且需满足给定的多性能指标约束问题,本文基于大包线非线性变参数模型,设计了一种鲁棒非线性控制器.首先,将状态扰动对系统的影响看作系统参数的不确定性;其次,将性能指标约束转化为对系统状态误差的约束,通过设计指数衰减函数,限制系统的状态误差,进而使系统满足期望的性能指标;最后,采用多项式平方和技术,得到了控制器的可解性条件,并通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果说明,本文提出的控制方法使得涡扇发动机对状态扰动有明显的抑制作用,且闭环系统满足给定的动态和稳态性能指标.

短距离下小汽车出行向自行车出行转移意向MIMIC模型

为系统研究心理潜在因素与外生因素对短距离下小汽车出行向自行车出行转移意向的影响,提出了转移意向多指标多原因(multiple indicators and multiple causes,MIMIC)模型.以计划行为理论为框架拓展潜在因素,研究外部障碍、个人障碍、骑行态度、骑行偏好、主观规范与转移意向潜在变量间的相互影响关系,并分析社会人口特征、出行特征、客观环境、小汽车限制措施等外生变量与潜在变量间的因果关系.结果表明:通过外部障碍、个人障碍、骑行偏好、骑行态度和主观规范能够有效解释小汽车出行向自行车出行转移意向,转移意向受到外部障碍、个人障碍、骑行偏好和主观规范的直接影响,以及外部障碍、主观规范和骑行态度的间接影响;外生变量对转移意向不产生直接影响,而是通过其他潜在变量对转移意向产生间接影响;外部障碍、骑行态度是客观环境与转移意向间的完全中介变量,骑行态度、骑行偏好是小汽车限制措施与转移意向间的完全中介变量,说明通过干预措施提升人们对环境的感知至关重要,通过小汽车限制措施提升态度与偏好是推进转移的重要手段.

Comprehensive Evaluation of Electric Power Prediction Models Based on D-S Evidence Theory Combined with Multiple Accuracy Indicators

A comprehensive evaluation method of electric power prediction models using multiple accuracy indicators is proposed.To obtain the preferred models,this paper selects a number of accuracy indicators that can reflect the accuracy of single-point prediction and the correlation of predicted data,and carries out a comprehensive evaluation.First,according to Dempster-Shafer(D-S)evidence theory,a new accuracy indicator based on the relative error(RE)is proposed to solve the problem that RE is inconsistent with other indicators in the quantity of evaluation values and cannot be adopted at the same time.Next,a new dimensionless method is proposed,which combines the efficiency coefficient method with the extreme value method to unify the accuracy indicator into a dimensionless positive indicator,to avoid the conflict between pieces of evidence caused by the minimum value of zero.On this basis,the evidence fusion is used to obtain the comprehensive evaluation value of each model.Then,the principle and the process of consistency checking of the proposed method using the entropy method and the linear combination formula are described.Finally,the effectiveness and the superiority of the proposed method are validated by an illustrative instance.

Gamma generalized linear model to investigate the effects of climate variables on the area burned by forest fire in northeast China

The purpose of this study was to determine a suitable model for investigating the effects of climate factors on the area burned by forest fire in the Tahe forest region, Daxing＇an Mountains, in northeast China. The response variables were the area burned by lightning- caused fire, human-caused fire, and total burned area. The predictor variables were nine climate variables collected from the local weather station. Three regression models were utilized, including multiple linear regression, log- linear model （log-transformation on both response and predictor variables）, and gamma-generalized linear model. The goodness-of-fit of the models were compared based on model fitting statistics such as R2, AIC, and RMSE. The results revealed that the gamma-generalized linear model was generally superior to both multiple linear regressionmodel and log-linear model for fitting the fire data. Further, the best models were selected based on the criteria that the climate variables were statistically significant at at = 0.05. The gamma best models indicated that maximum wind speed, precipitation, and days that rainfall greater than 0.1 mm had significant impacts on the area burned by the lightning-caused fire, while the mean temperature and minimum relative humidity were the .main drivers of the burned area caused by human activities. Overall, the total burned area by forest fire was significantly influenced by days that rainfall greater than 0.1 mm and minimum rela- tive humidity, indicating that the moisture condition of forest stands determine the burned area by forest fire.

脑力活动对老年人认知功能不同领域的影响研究

背景老年人进行阅读、益智游戏等脑力活动可以减缓认知功能的衰退,但具体脑力活动类型对认知功能及各认知域的影响尚待进一步研究。目的探究社区老年人常见脑力活动类型对其认知功能及各认知域的影响。方法2022年5—8月采用分层便利采样法选取江苏省南京市、常州市、南通市、徐州市4地社区老年人为研究对象。采用一般资料调查表和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)北京版对老年人社会学人口资料、脑力活动频次、脑力活动类型、认知功能进行面对面调查。采用多元线性逐步回归分析探究脑力活动与认知功能不同认知域的关系。结果共发放问卷782份,回收有效问卷758份,问卷有效回收率为96.93%。758例老年人中南京市123例、常州市197例、南通市240例、徐州市198例。社区老年人进行过脑力活动的情况:学习新知识170例、玩棋牌228例、阅读228例、唱歌59例、益智游戏57例、辅导孙辈功课42例、绘画16例、演奏乐器47例、练习书法30例。多元线性逐步回归分析结果显示,学习新知识、阅读、辅导孙辈功课、益智游戏、演奏乐器是老年人认知功能的影响因素(P<0.05)。学习新知识(B=0.250)、阅读(B=0.590)、益智游戏(B=0.585)、辅导孙辈功课(B=0.711)、演奏乐器(B=0.643)是老年人视空间与执行能力认知域的影响因素(P<0.05);学习新知识是老年人抽象(B=0.219)、延迟回忆/记忆(B=0.727)认知域的影响因素(P<0.05);阅读是老年人命名(B=0.095)、注意(B=0.207)、语言(B=0.290)、抽象(B=0.241)、延迟回忆/记忆(B=0.377)认知域的影响因素(P<0.05);益智游戏(B=0.290)、演奏乐器(B=0.278)是老年人语言认知域的影响因素(P<0.05)。其中,阅读共进入了7次回归方程,对MoCA总分的影响标准化回归系数为0.225,高于其他脑力活动类型。结论脑力活动如阅读、学习新知识、益智游戏、辅导孙辈功课和演奏乐器均可以维持或改善社区老年人的认知功能,不同类型的脑力活动对认知功能的影响存在领域特异性,这对老年人认知功能衰退的预防与干预有着积极意义。

网约车乘客满意度与生活满意度分析

为研究网约车乘客满意度的影响因素以及乘客满意度与主观幸福感之间的关系,利用2018年大连市网约车乘客的出行行为数据,构建多指标多因果模型,分析网约车的乘客社会经济属性、网约车服务质量(服务感知、运营服务、外部影响、安全性)、乘客满意度与乘客生活满意度之间的关系。研究结果表明:服务感知、运营服务、外部影响、安全性对乘客满意度分别存在显著的正向作用;乘客满意度对其生活满意度存在显著的正向影响;运营服务、外部影响、安全性和服务感知对网约车乘客满意度的总效应依次递减;网约车乘客的异质性对网约车的服务质量、乘客满意度、生活满意度均有影响。

基于健康生态学模型的我国老年人慢性病共病影响因素研究

背景 我国人口老龄化问题严重,慢性病共病现象日趋普遍。目的 以健康生态学模型为基础,系统了解我国老年人发生慢性病共病的影响因素,为我国老年人慢性病共病问题防控提供参考。方法 于2021年3月,在中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的2018年追踪数据库中选取年龄≥60岁的样本(n=10 779),剔除研究涉及变量有缺失的样本后,最终纳入样本7 354例。以是否发生慢性病共病(患≥2种慢性病)为因变量,根据健康生态学模型的5个维度纳入自变量,采用多因素Logistic回归模型分析老年人发生慢性病共病的影响因素。结果 老年人的慢性病共病发生率为65.16%(4 792/7 354),患2种慢性病者居多〔32.16%(1 541/4 792)〕,其中发生率最高的二元慢性病共病组合为高血压+关节炎或风湿病〔16.42%(253/1 541)〕。多因素Logistic回归分析结果显示:对于老年人的慢性病共病发生风险,女性高于男性〔OR(95%CI)=1.371(1.177,1.596)〕,>70岁者高于60~70岁者〔OR(95%CI)=1.189(1.061,1.333)〕,夜晚睡眠时间为6~8 h者和>8 h者低于<6 h者〔OR(95%CI)分别为0.759(0.678,0.850)、0.686(0.572,0.821)〕,午睡时间为0.5~1.0 h者和>1.0 h者高于<0.5 h者〔OR(95%CI)分别为1.238(1.102,1.391)、1.219(1.604,1.396)〕,对健康感到一般和不太满意者高于非常满意者〔OR(95%CI)分别为1.755(1.537,2.004)、5.890(4.930,7.037)〕,城市户口者高于农村户口者〔OR(95%CI)=1.167(1.036,1.315)〕,居住在中部和西部地区者高于东部地区者〔OR(95%CI)分别为1.311(1.158,1.483)、1.491(1.315,1.692)〕,正在工作者低于曾经工作过者〔OR(95%CI)=0.768(0.680,0.866)〕,人均年收入>5万元者高于<2万元者〔OR(95%CI)=1.413(1.009,1.978)〕。结论 我国老年人的慢性病共病发生率较高,慢性病共病的影响因素是多层次、多维度的,不同的影响因素之间有着复杂的关系,建议从个体到环境多维度加强对慢性病的干预和管理,提高人群健康水平。

融合海温偶极因子的长期月径流预报研究

可靠的月径流预报可以为水库科学运行与管理提供依据。通常而言,月径流预报模型可分为过程驱动和数据驱动两类。对于数据驱动模型而言,预报模型的选取和其对应的输入数据共同决定了预报的效果。然而,现有研究多集中于模型结构的对比分析,就模型输入数据对预报效果的影响的讨论较少。尽管海温与区域降水、径流的遥相关关系已被广泛证实,当前基于数据驱动模型的月径流预报在选择海温预报因子时通常仅考虑固定海域的海洋表面温度场作为遥相关因子,而忽视了海温场的空间分布特征和关联性。研究以天生桥一级(天一)水库入库径流为例,在考虑水库前期径流和大气环流因子的基础上,将海温偶极因子纳入待选预报因子集,在年内各月分别构建预见期为1~12个月的多元线性回归模型,探索各因子组合方式对预报效果的影响。结果表明:①只使用前期径流因子开展预报时效果较差,但在预见期为1~3个月时,将其与大气环流因子或海温偶极因子结合使用能有效提高两种因子单独使用时的预报精度;②含有海温偶极因子的预报因子组合在预见期较长时的预报效果优于只考虑大气环流因子和考虑径流和大气环流因子的模型,其中,提升效果最为显著的月份为9月和11月,以径流和海温偶极为预报因子的模型对这两个月份在预见期1~12个月的平均精度较以径流和大气环流为预报因子的模型分别提升了7.1%和9.3%。

居住区私家车位共享意愿及影响因素

居住区私家车位共享是缓解停车供需矛盾的探索性方案,从居住区车位拥有者视角出发,对其私家车位的共享意愿展开研究。将对共享停车的了解程度、感知到的风险及其受到的社会影响程度作为潜变量,设计调查问卷,运用多指标多因果模型分析私家车位共享意愿的影响因素及敏感性,并对外生变量与潜变量之间的关系进行分析。结果表明:车位拥有者对共享停车的了解程度及感知到的风险对共享意愿具有显著正向影响,感受到的社会影响大小对共享意愿不具有显著影响;车位拥有者的年龄、学历、收入等外生变量对潜变量具有不同程度影响。

基于态度—行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数据,采用态度—行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit模型,发现含潜变量的选择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方式选择影响存在一定差异.

基于潜变量SVM的出行方式预测模型

为提高小样本下的出行方式选择模型的预测精度,提出了考虑低碳出行心理变量的支持向量机(SVM)算法.首先基于计划行为理论,考虑低碳出行心理因素,建立多原因多指标潜变量模型.然后将预测后的潜变量带入SVM分类器,构建了带潜变量的SVM选择模型.最后,利用交叉验证优化所建模型参数,并以长三角地区城市居民为研究对象实证检验了模型性能.实证结果表明,所建带潜变量的SVM选择模型具有较好的预测效果,比不带潜变量的SVM选择模型的精度提高了4.54%,比传统的带潜变量的混合选择模型提高了2.56%,同时验证了小样本下模型仍然具有很高的精度.本研究为出行方式选择模型和低碳出行方式选择研究提供了一定的理论参考.

相关失效系统的可靠性模型

从共因失效发生的机理出发,利用条件概率,从系统中某一指定部件的可靠度推广到某指定m个部件均完好的概率,建立了与实际更相吻合的共因失效新模型·该模型使用简便,并能更全面地计算系统元件之间的相关性,弥补了传统共因失效模型的信息遗漏问题,同时也避免了传统共因失效模型所面临的组合爆炸问题·最后给出实例,并将典型的串联和并联系统的计算结果与β因子模型的计算结果相比较·结果表明,β因子模型偏于保守,这与定性分析的结果相吻合,也证明了该理论模型的正确性·

植物光学模型估算叶片类胡萝卜素含量的一种双归一化差值-比值植被指数

运用高光谱技术进行植物叶片探测具有快速、无损、高精度等特点,在叶片色素等生化成分含量估算方面应用前景广阔。类胡萝卜素作为叶片中重要光合色素之一,因其在可见光区域与叶绿素的光谱吸收特征存在重叠,且其含量远低于叶绿素,导致利用光谱信息估算叶片类胡萝卜素含量存在困难,国内外少有针对类胡萝卜素含量的植被指数。利用高光谱数据光谱信息丰富的特点,提出一种以波段组合遍历与相关分析为基础,通过多指数协同来构建组合式的植被光谱指数的新方法。在PROSPECT叶片辐射传输模型模拟出大量具有不同生化和生物物理特征的叶片光谱的基础上,成功构建了一种在叶片水平下具有良好稳定性的类胡萝卜素含量估算新指数RVI_(DNDVI)。结果表明,该方法构建的叶片类胡萝卜素光谱指数由两部分组成:由532和405 nm构建的窄波段NDVI(与类胡萝卜素、叶绿素均强相关)和由548和498 nm构建的窄波段NDVI(仅与叶绿素强相关)进行比值组合,能较好消除叶绿素含量对指数的干扰;通过减去对叶片结构高敏感的916 nm处反射率,能消除叶肉结构参数的影响,进一步提高指数的抗干扰能力。该研究得到的指数RVI_(DNDVI)仅对叶片类胡萝卜素具有高敏感性,相关系数达到—0.94,对其进行指数拟合的R^2达到0.834 4。经与模拟数据和实测数据的验证,该指数有较好的估算效果。

考虑心理潜变量的居住区共享泊位停车选择行为分析

以潜变量理论为基础,首先构建多指标多原因模型,描述个体社会经济学属性与潜变量之间的关系,并将其作为解释自变量代入到传统的离散选择模型中,形成混合选择模型.以哈尔滨市为例,结合调查数据进行实证分析,结果表明技术信任、社会意识、个人态度以及行为意向四个潜变量影响驾驶员停车选择,且各潜变量与驾驶员社会经济属性具有相关性,考虑了潜变量的混合选择模型比传统的多项式Logit模型对实证数据具有更高的拟合度.