基于SP数据的VMS设置模型研究

针对广州市内环路可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)项目,研究了VMS的位置、信息内容及发布形式的设置。以广州市内环路VMS项目为实例,采用偏好陈述调查法(stated preference survey,SP)获取驾驶员对VMS的响应数据,并采用Logit回归模型对调查数据进行统计分析,根据分析结论提出广州市内环路VMS的设置策略,其研究成果可以为我国其他城市VMS的设置提供重要的参考。

RP/SP数据的Nested Logit同构融合

在RP/SP融合分析中,当部分选项有一定相似性时,常用Nested Logit(NL)框架构建RP或SP子模型;但既有研究中,2个子模型往往采用不同的阶层结构,导致对行为机制的认识缺乏统一性、不同层次误差项对应关系不明确、无法正确描述SP选择的阶层性等问题。本文针对RP-NL/SP-NL的同构融合框架,提出分层考虑误差项测度、引入融合系数修正SP效用函数的融合方法,以北京市新设快速路公交专用道为对象进行问卷调查,标定和对比3种RP-NL/SP-NL模型及RP、SP单独模型的结果。研究表明:分层考虑SP与RP的误差项关系,可以更清晰地揭示SP数据的阶层结构,真实表现SP的选择机制,也有利于减小误差项的影响,提高变量对SP选择行为的解释能力。

基于SP和RP数据融合的城市轨道交通选择模型

针对SP数据存在的行为结果与意向结果不一致的问题,介绍了利用RP数据修正要SP数据的方法．以北京为例,建立了RP模型、SP模型和融合数据模型,并对模型的灵敏度进行了分析,结果表明,RP模型中费用变量的参数估计值符号与实际不符;SP数据模型精度较高,但某些参数的影响不是很显著;融合数据模型的参数检验较显著,模型的弹性小,敏感性被钝化．

RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比

分析了RP/SP(revealed preference/stated preference)融合数据对交通行为研究的重要性,通过实际调查的RP/SP融合数据,对比了用Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果.得出了以下结论:RP/SP融合数据中,有时同类型交通方式的关联性要比RP和SP数据之间的关联性强,应用不同的Nested Logit模型分层方法进行估计对比;Mixed Logit考虑了个体的异质性,假定参数为随机分布,同时体现了RP/SP数据的关联性和同类型交通方式的关联性,能够得到更好的参数估计结果;Mixed Logit模型能更现实地反映不同交通方式使用者对时间和费用敏感性的不同(时间价值的不同),体现小汽车使用者比公共交通使用者具有更高时间价值的现实情况.

基于RP/SP联合数据的非集计模型应用研究

实际调查RP数据(Revealed preference Data)具有可靠性,而意向调查SP数据(Stated preference Data)具有灵活性。为了更好地将两类数据结合起来对新的交通方式进行预测,以长株潭城际轨道交通方式划分为例,介绍了数据的调查方法,利用正交设计法对SP调查表格进行了设计。分别建立基于RP和SP数据的Logit模型,鉴于RP与SP模型中随机项的差异性,通过引入SP比例参数,构造RP/SP联合数据模型,并利用3种模型对未来的交通方式分担量进行了预测,最后对预测结果进行了比较分析。实例结果表明,基于RP/SP联合数据的logit模型能够平衡两类数据之间的误差相互影响,并能够得到更为合理的交通方式划分预测结果。

基于RP/SP融合数据的沪杭客运通道公铁客流分担率研究

RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查是分析交通行为的两种重要方法,为充分利用两种数据的优点,研究运用NL(Nested Logit)模型进行RP/SP数据融合的方法。以沪杭客运通道修建磁浮铁路和客运专线为背景,设计RP/SP的调研方案;根据该通道客流特点建立RP/SP的效用函数;根据样本数据的RP/SP性质以及交通方式性质建立不同的NL数据融合模型,并分析模型的精度,得出利用NL模型建立的数据融合模型比单独利用RP或SP数据建立的ML(Multinomial Logit)模型精度要高,并且采用先按交通方式的性质分层,然后再按数据的RP/SP性质分层的3层NL模型精度更高的结论。在此基础上预测了2015年沪杭各类铁路及公路的客流分担率。

基于RP/SP联合数据的市郊铁路出行行为分析模型

城市范围的扩大以及铁路运输业的改革促使市郊铁路逐渐向城市公共交通系统融合.将市郊铁路引入城市公交体系的目的,是使其成为中心城与卫星城之间长距离运输的主要通勤方式,确保城市空间发展战略的实施,避免城市"摊大饼"式扩张.本文以北京市郊铁路沿线居民出行SP和RP调查数据为依托,通过出行行为分析,建立三种模型:基于RP数据的模型,基于SP数据的模型及RP/SP联合数据模型;对比三者计算和检验结果,可知RP/SP联合数据模型利用了RP数据的可靠性,修正了SP数据的偏差,更加可靠有效;结果也证明降低票价的政策可显著提高市郊铁路分担率.

复杂过渡带三维项目SPS文件数据的简化处理

SPS(Shell Processing Support Format)数据格式采用一种最简单的方式,提供了地震资料处理所需要的最基本的和完整的信息。对于复杂三维过渡带项目,由于数据内容复杂,更需要尽量保持SPS数据的这种简单化风格,主要表现在以下三个方面:一是由于炮点属性的不同(气枪炮、井炮或定位炮)不要人为编排带盘号和文件号;二是在SPS数据中不必标记坏道(指不正常道,而不是空道);三是在OBC排列移动时要注意简化处理。本文以BGP在海外完成的一个过渡带三维项目为例,对SPS数据进行了简化处理,效果明显。

地震勘探SPS数据的应用

中国石油工程技术生产运行管理系统是中国石油集团公司"十一五"规划中的重点项目,东方地球物理公司按照集团公司的统一要求,于2010年底正式将该系统中地震勘探SPS数据上线运行。该系统的信息采集主要源于基层地震队,有效开发利用地震队已有的数据资源,规范统一了数据源,提高现场数据的利用率,减少了手工录入的工作量。本文重点对地震队已有的地震勘探SPS数据在系统中的应用进行论述。

高效地震采集中Sps辅助数据的整理及实现

本文主要阐述了在现代石油物探行业中使用可控震源进行高效率的采集,每天仪器返回的数据中存在大量的无效数据,只靠人工进行数据整理,其工作量是非常的大且容易出错。基于石油物探地震行业数据质量控制的准确性要求,对现代可控震源高效采集中仪器所返回的Sps辅助数据必须进行批量,自动化的整理,尽量减少人工手工数据整理中产生的人为容易出错的各种问题,及时的为后续工作提供安全可靠的数据,对提高数据正确性和准确性及提高工作效率有着重要的意义。

关于HPD中SP层数据编绘问题的探讨

本文针对海道测量产品生产数据库中SP层数据编绘中出现的问题,进行了分析,找出了引起这些问题存在的原因,充分考虑SP层数据及HPD源数据的重要性,结合海图编绘生产的实际情况,经过深入研究,从制图物标管理及制图综合规范上提出了解决SP层数据问题的设想与思路,以保证海图产品质量,更好满足航海图书用户的实际需求。

SPS数据格式及其在408UL仪器中的应用

本文结合408UL仪器和VE432可控震源配置,从SPS系统的原理、格式及应用等方面对SPS系统特别是SPS数据的格式作了全面介绍,并通过应用实例阐述了SPS格式在野外生产各个环节中的具体应用方法及其作用,指出了SPS格式在生产质量控制方面的重要性。

基于多源问卷数据融合的公铁货运方式选择模型研究

为更好地制定柔性的价格政策引导货主选择铁路运输,进一步促进“公转铁”在白货市场的实施,基于多源问卷数据融合方法精细化研究货物运输方式选择偏好。设计货运方式选择偏好RP/SP(Revealed-Preference/Stated-Preference)问卷,基于问卷数据构建离散选择模型,分析各因素对运输方式选择的影响,探究铁路白货货运时间价值,进而针对影响因素的分析结果提出“公转铁”相关的政策建议。为克服SP调查中的选择偏好误差,采用NL(Nested-Logit)模型中的巢式结构将RP/SP数据进行融合,以RP数据为基准利用平衡系数对SP数据进行修正。模型结果表明:基于RP/SP数据融合的离散选择模型具有更好的模型精度;除了传统的运输时间、运输费用外,货运企业在使用铁路运输时看重先运后付的结算方式和上门取货的短驳方式;南部地区的集装箱货运时间价值为每日692.98元/箱,高于华北地区。文章提出的方法与标定的模型参数能够为铁路货运价格政策制定提供参考。

基于Sandmeier模型的月球KAGUYA卫星高光谱数据地形校正(英文)

月球是人类深空探测的前哨站。月球卫星光谱测量是月表岩矿成分分析的主要技术方法。鉴于月表比地球地形起伏还要显著,有必要开展月球卫星高光谱数据的地形校正。通过顾及宏观地形起伏和周围地形反射辐射的影响,建立适合月表的Sandmeier辐照度模型,并由此推到了月表反射率地形校正模型。以月球虹湾地区KAGUYA卫星Spectral Profiler(SP)高光谱数据为例,借助美国Lunar Orbiter Laser Altimeter(LOLA)高程数据,计算了试验区坡度、坡向,以及入射角、反射角、地形可见因子等地形校正参数,结合平坦月表接收的太阳直接辐照度,实现了月球虹湾地区经向SP数据的反射率校正。通过比较发现,校正后反射率像元数量统计直方图近似高斯分布,而且光照区的月表反射率得到了抑制,阴影区的月表反射率有所增强,有效地消除了月表起伏地形的影响。

基于SPS成品油管道仿真培训系统研究

根据SPS作为后台计算程序,力控作为前台界面开发成品油管道的仿真培训系统,讨论其数据交互的模式。SPS开放了API和OPC等接口,力控同时也开放了API、OPC和DDE等接口,当需要实现数据交互时可以适当的选择进行对接,讲解了API-API、API-DDE、API-OPC和OPC-OPC四种对接模式,同时也对4种模式的具体实现操作和优劣对比进行了叙述。

考虑惯性效应的货运方式选择行为模型

基于沪宁沿线城市的托运人调查数据,构建考虑惯性效应的混合Logit模型,采用RP/SP融合方法进行参数估计.结果表明:公路托运人选择货运方式存在显著的惯性效应,考虑惯性效应的模型具有更好的数据拟合效果和行为解释能力;不同需求特征群体存在显著的惯性效应差异,货主、轻泡货物和中短运距货物表现出更强的坚持选择公路倾向;忽视公路托运人惯性效应,会错估改善铁路运输时间和费用后的“公转铁”潜力,表现为将高估铁路分担率的费用弹性和低估铁路分担率的时间弹性.

基于非集计模型的武广线高铁与民航竞争研究

高速铁路投入运营以后,航空运输市场份额明显下降,两种高速客运方式产生了激烈的竞争.本文以武广沿线高铁与航空的实地调查数据为基础,根据非集计模型的相关原理,建立了描述武广沿线高铁与航空运输竞争的Binary Logit模型,并将调查获得的SP数据进行RP数据修正,对模型求解得出不同机票折扣下的高速铁路与航空运输的竞争程度.通过对模型结果的分析,我们发现当武广航空运输票价低于7折时,高铁与航空运输将产生激烈竞争,且票价折扣越低,竞争越激烈.研究成果对高铁与航空运输的协调发展及避免二者的恶性竞争具有重要意义.

城市轨道交通乘车路径随机效用模型

为解决成网条件下城市轨道交通的客流分配问题,引入随机效用理论,建立乘客乘车路径非线性随机效用模型.通过北京地铁实地调查,将通勤者和休闲者区分开,研究不同群体的乘车偏好,获取SP数据进行参数估计.为提高乘客行为预测精度,对三类影响因素——车站特性、列车特性、乘客主体特性进行细致描述;为反映乘客个体的随机特性,模型的乘客主体设定了候车时间、拥挤度、步行能力等变量.以典型轨道交通线路(线路上快慢车共轨运营)为例验证模型有效性与先进性.结果显示,通勤者出行距离长且不介意拥挤,休闲者偏好舒适少换乘路径,故多选择慢车,与调查的情况一致.

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解。通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显。

基于SP和RP融合数据的小汽车通勤出行频率选择模型

基于小汽车通勤出行特性和成本分析,采用意愿调查法对小汽车出行者的社会经济属性、通勤特性和不同燃油价格下的出行意向进行调查,定量分析停车位供应状况、停车费、燃油价格等因素对小汽车使用者通勤出行频率的影响,以获取高燃油价格下小汽车通勤行为随燃油价格(出行成本)变化的规律。基于多项选择模型,分别建立了RP模型、SP模型和基于RP、SP数据融合的小汽车通勤出行频率选择模型。结果表明:融合数据模型的参数检验较显著。小汽车周通勤出行频率选择概率对燃油价格的弹性均小于1.0,缺乏弹性。小汽车通勤出行中低出行频率的燃油价格弹性明显高于高出行频率的燃油价格弹性,该群体的小汽车出行需求压缩空间较大。