The Sensitivity of Model Results to Specification of Network-Based Level of Service Attributes: An Application of a Mixed Logit Model to Trave Mode Choice

The need for travel demand models is growing worldwide. Obtaining reasonably accurate level of service (LOS) attributes of different travel modes such as travel time and cost representing the performance of transportation system is not a trivial task, especially in growing cities of developing countries. This study investigates the sensitivity of results of a travel mode choice model to different specifications of network-based LOS attributes using a mixed logit model. The study also looks at the possibilities of correcting some of the inaccuracies in network-based LOS attributes. Further, the study also explores the effects of different specifications of LOS data on implied values of time and aggregation forecasting. The findings indicate that the implied values of time are very sensitive to specification of data and model implying that utmost care must be taken if the purpose of the model is to estimate values of time. Models estimated on all specifications of LOS-data perform well in prediction, likely suggesting that the extra expense on developing a more detailed and accurate network models so as to derive more precise LOS attributes is unnecessary for impact analyses of some policies.

基于线性结构因果模型的服务故障传播路径识别

在云计算环境中,当一个服务发生故障时,故障会随着服务之间的交互行为不断传播,导致产生大规模服务失效的风险。复杂且动态变化的服务调用关系加大了识别服务故障传播路径的难度。针对该问题,提出一种基于因果图的服务故障传播路径识别方法。监测并收集服务的运行数据,通过服务运行数据对服务故障事件完成度量;根据因果图模型推断服务故障事件之间的因果关系并构建服务故障传播图;利用服务故障传播图确定故障传播路径。实验结果表明,该方法能够有效识别服务故障传播路径。

垃圾回收路径优化的经济性分析——以成都市为例

成都市是我国新一线城市,近年来,随着社会经济的快速发展,垃圾产生量大幅度增加。优化垃圾回收路径对于城市的可持续发展至关重要。以成都市为例,结合垃圾分类回收现状,运用灰色模型及反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型预测垃圾产生量,通过最小生成树模型规划最优路径,运用物联网技术提高运输周转效率,实现零库存。随着垃圾回收路径的优化,成都市可以更好地实现资源利用和环境保护的双重红利。

可重构网络中的一种新型端到端服务供应模型

现有服务承载网的构建方法均未考虑用户请求所属的业务类别,导致业务承载与服务供应缺少有效的串联.针对该问题,提出了一种新型的端到端服务供应模型,从承载同类别业务的角度构建服务承载网,通过在服务承载网上构建服务路径提供可定制的端到端服务.为验证模型的可行性和有效性,设计了一种基于跳数约束的服务承载网构建算法,并使用经典的Layered Graph算法构建服务路径.实验结果体现了在不同的负载压力下,跳数约束对开销、收益、接受率、路径长度等性能评价指标的影响,从而验证了模型和算法的有效性,提供了性价比最优的服务承载网构建决策.当跳数约束等于3时,取得了与跳数约束等于4或5时相近的性能,同时分别节省了约50%或75%的构建开销.

地域通信网链路威胁评估研究

链路威胁评估是进行干扰资源分配的基础。针对目前新型干扰技术出现的新情况和对网络重要链路实施干扰的新需要,首先分析了现阶段针对地域通信网的3类干扰技术,在此基础上,给出了通信网络环境下评估链路威胁的指标体系,并采用基于路径的方法对链路战术重要性进行了计算,最后运用多属性决策方法在具体网络场景下对链路威胁等级进行了评估计算,结果表明链路威胁评估模型合理,算法可行。

从效用评估到过程测度:生态系统服务流研究进展

生态系统服务供给和需求的不均衡性与空间异质性往往难以表征,而生态系统服务流研究可以有效表征生态系统服务“供给—流动—需求”的级联结构与水平过程。首先,在厘清相关概念内涵的基础上,从生态系统服务流的空间特征和尺度效应方面分析其基本特征;其次,从生态系统服务流的影响因素和权衡协同关系方面厘清其流动过程,从生物物理、经济效益和社会文化视角梳理生态系统服务流的评估方法;最后,从供需-流动和情景模拟2个层面总结生态系统服务流的空间制图方法、模型等,发现服务路径属性网络模型对生态系统服务流的动态量化和路径模拟是今后重要的研究方向。生态系统服务流研究经历了从生态系统服务供需的效用评估到流动全过程测度模拟的转变,对生态系统服务流传导机制的理解逐渐深入的同时,生态系统服务流空间的精确识别及优化提升在风景园林规划设计中也得到广泛应用。

基于多智能计算算法融合的出行线路规划模型

为了使公众在出行前能事先根据出行道路的交通信息对出行线路进行整体规划设计,以便最大限度地降低能耗和拥堵时间,在研究人工神经网络算法的基础上,对用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法进行了改进,引入了多种优秀的智能计算策略,以提高算法效率;并建立了新型群集智能分析模型,用以分析公众出行的线路规划问题。实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,有助于克服算法选择的盲目性,进一步拓展了计算智能的研究方向。规划的出行线路能够满足城市居民出行信息服务的综合需要。

端到端网络服务健康度的人工免疫评价模型

从网络多维性能出发,建立了端到端网络服务健康度评价模型(ENHMM)。该模型支持动态定制服务评价因子,同时给出基于评价因子的网络性能数据的主动测量方法。在评价算法上,利用了一种新的抗体促进与抑制机制的AiNet网络免疫算法。开发了原型系统对现实网络进行评价,得到了网络服务健康度等级。通过对评价结果的线性回归分析,发现该等级能够准确地反映用户感知的网络质量。

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3 %和100 %。

交通流多路线选择与广义行程费用分析

笔者在系统效用最大化前提下 ,建立了交通运输通道系统多项式分对数多路线选择模型 ,提出了模型中参数的标定方法和模型的数值解法 ,并结合实例对模型进行了标定 .利用所建立的模型可预测路网交通量在多条路线上的分配比率 ,并可利用弹性定义分析不同服务属性对出行者选择路线的影响 .

动态无线传感网中低延迟高可靠的数据查询机制

查询处理作为大规模无线传感器网络中智能服务的一个重要操作,可以根据用户需求对网络中的感知数据进行检索和回传.然而,部署在恶劣环境中的无线传感网络,节点容易遭受外力破坏,或者自身资源(能量、存储等)有限,可能会导致节点发生位移和故障,从而造成网络拓扑不断改变以及部分节点的感知数据失效.同时,由于节点感知数据容量大、传输带宽有限以及网络链路不可靠等情况,可能会造成网络通信时延大大增加.这些因素使得快速、可靠的数据查询处理成为无线传感网中一个难题.为了解决这个难题,提出一种动态网络中低延迟高可靠的数据查询机制.该机制是一种非聚合随机查询方式,通过将传感节点划分为源节点和查询节点来实现数据查询.首先,根据监测事件将网络划分为若干个子区域,每个子区域中的源节点相互协作,并按照时间顺序依次轮流监听该区域的事件信息;接着,源节点根据预估的平均节点故障概率,计算出一个合理的备份数量,并将源数据按照该数量存储到邻居节点中,以降低源数据的失效概率;然后,为了加快数据查询速度,源节点定期对源数据块进行编码压缩,并选取剩余能量和存储空间较小的多个邻居节点作为下一跳接收节点.这些接收节点基于局部区域中节点个数大小,决定是否接收存储该报文.重复上述过程,直至压缩数据均匀地分布在网络中.另一方面,查询节点接收到查询请求时,也使用负载均衡多路分发方式将查询请求传输到部分节点上.为了避免目标数据的冗余回传,当查询请求成功查询到目标数据时,目标节点先修改访问位,再选取与查询节点距离最近的邻居节点作为下一跳接收节点,迭代执行上述操作,直到用户获得所需要的事件信息.在以上过程中,为了节省节点能量,在保证高成功查询率的条件下,建立通信能耗最小化的优化模型,计算出最优的压缩数据副本数和查询消息副本数,之后,源节点和查询节点分别按照该数量进行副本数据分发.最后,理论分析和实验结果表明,与其它四种查询算法相比,提出的查询机制具有更高的查询成功率、更低的通信能耗和通信时延.

我国公共服务的网络治理研究

20世纪末以来,"更少的政府,更多的治理"成为西方政府改革的共同特征。在此背景下,网络治理理论在回应治理需求中应运而生,并成为公共事务治理的重要范式。本文基于网络治理理论,探讨优化公共服务供给的方法与路径。首先,夯实研究的基础和前提,界定核心概念并阐释相关理论。其次,确立研究的核心和重点,构建我国公共服务网络治理的理论框架,涵盖理论模型、影响因素、评价机制和效率分析。最后,实现研究的深入与升华,完善我国公共服务网络治理的理论,从目标层次、组织层次、执行层次和保障层次阐释提升公共服务网络治理能力的对策与路径,以期应对我国公共服务网络治理的风险与挑战,优化我国公共服务网络治理的政策体系。

基于OPNET++的网络服务质量综合评估

论文分析了目前网络服务质量综合评价研究现状,通过对比当下主流的网络仿真软件的优缺点,选择OPNET++仿真软件建立网络模型,利用最小二乘法获得最优综合权重并结合标准评价矩阵构建加权标准评价矩阵,计算稳定性、响应时间、利用率三个网络服务质量评价指标,采用改进灰色关联分析-逼近理想值排序方法进行多属性综合评价,为网络性能的优化提供理论指导。实验结果表明,该方法能够有效弥补单一方法在多属性综合评价上的不足之处,提高了评价的准确性。

基于网络服务模式的动态路径规划蚁群算法

随着云计算、移动互联网等IT技术的发展,通过网络提供动态路径规划服务能够进一步改善人们的出行质量。网络服务模式下的动态路径规划要求系统能够同时为多用户提供最优路径。在多态蚁群算法基础上,借鉴最大最小蚂蚁系统及自然界优胜劣汰思想,考虑共享侦察蚁群得到的初始道路信息素,提出两阶段蚁群算法。实验结果表明,两阶段蚁群算法不仅在收敛速度上有所提高,且适应网络服务模式下的多用户实时导航需求。

固碳服务供需平衡和服务流量化评估——以引黄入晋南干线为例

生态系统服务流可建立生态系统服务供需间的时空连接,因此明确生态系统服务流的传输路径和流量有利于提高生态系统服务价值评估的准确度。引黄入晋工程南干线是解决太原市供水的重要工程,工程的可持续发展必须有良好的生态环境作保障,而固碳服务供需平衡和服务流的量化研究可作为科学依据。SPANS模型旨在模拟生态系统服务从供给区到需求区的流动过程并制图,具有广阔的应用前景。为更好地评估引黄入晋工程南干线的固碳服务,本文基于SPANs模型,量化供需平衡关系,以研究区主风向路径为基础,绘制了服务流传输路径图并量化服务流。结果表明:2000—2015年,引黄进晋南干线固碳服务供给量基本保持稳定,而需求量逐年增加,导致供需盈余逐年减少,供需平衡关系呈现减弱趋势。研究区土地利用变化速率较小是固碳服务供给总量变化较小的主要原因,火力发电厂碳排放量持续稳定增加是影响固碳服务需求总量和供需差的主要因素。本文揭示了固碳服务供需盈余关系变化规律和影响因素,以期为当地的生态环境管理决策提供数据支撑,同时为使用SPANs模型分析生态系统固碳服务流提供借鉴。