综合体分时租赁小汽车对出行方式转移行为影响

以综合体机动化出行的综合出行成本为切入点,采用情景分析法,构建多元Logit模型,研究私家车、出租车、分时租赁小汽车、公共交通方式成本变化对出行行为的影响。分析得出,随着出行方式由"私有化"转向"公共化",由私家车到出租车到分时租赁小汽车到公共交通,出行者对车外时间的敏感度逐渐高于车内时间。随着分时租赁小汽车布点加密、车外时间缩短,由其替代私家车、公交等其他方式出行的意愿显著,但并不能降低"小汽车"出行比例。当同时采取公共交通车内时间缩短、分时租赁车外时间缩短、分时租赁收费上涨三个措施时,公共交通出行比例呈现缓慢下降趋势,分时租赁小汽车出行比例呈现缓慢上升趋势;而在此基础上如果同时缩短公共交通车外时间,公共交通出行比例才有可能实现回升。综合体发展分时租赁小汽车的同时,应仍然秉持公交优先的发展理念。     

多因素下基于路网拓扑的电动汽车充电路径规划策略

随着电动汽车产业的发展,电动汽车的充电需求也日益增加.为了满足电动汽车用户充电多样性需求并提高充电设施利用率,本文在考虑出行距离、充电电价以及充电站排队情况等三种影响因素下构建混合整数线性规划模型,提出了一种多因素下基于充电站路网拓扑结构的电动汽车充电路径规划方法,为用户规划充电路径与充电站选择.首先,该方法在能耗约束的前提下基于Dijkstra最短路径算法进行充电引导,为求解多目标最优引入信息熵的概念来确定各参数影响权重.其次,针对用户充电需求的差异性问题,提出了三种不同目标下的规划方法以降低用户充电成本.此外,本文构建了站点随机充电服务排队模型并进行敏感性分析以研究充电站服务能力对充电成本的影响.以某地区路网为算例进行仿真,结果表明本文提出的方法能够有效降低用户充电出行成本并合理规划出行路径,验证了所提模型的可行性和有效性,对充电选择和站点配置具有一定的决策参考意义.     

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0~10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。     

通勤出行中停车换乘选择行为分析与建模

针对通勤出行研究驾车者的停车换乘选择行为,选取上海市典型停车换乘站对驾车通勤者与公共交通通勤者进行了RP(revealed preference)调查与SP(stated preference)调查,基于调查数据分析了选择停车换乘与否的影响因素,并针对道路交通通畅、堵塞2种状态分别建立了是否停车换乘的二项Logit模型.模型结果显示低收入的年轻人更倾向于选择停车换乘;交通状态堵塞时是否有老人或小孩等家庭特征显著影响停车换乘选择行为;模型还揭示了通畅时通勤者更关注出行费用,而堵塞时通勤者更关注出行时耗和舒适性,并分析了时间和费用敏感度对停车换乘选择概率的影响及其差异.     

基于时空网络建模的分时租赁系统电动汽车优化调度方法

为解决分时租赁系统电动汽车优化调度问题,通过时空网络建模方法构建电动汽车分配及调度综合优化模型。该模型结构精简,易于求解,经算例结果验证CPLEX和Gurobi求解器可以在较短时间内对模型精确求解。最后,通过实际案例验证模型的适用性并得出相应的分时租赁系统电动汽车调度管理建议。结果表明:在早晚高峰之前将电动汽车预先布置在用户出行起点集中区域能够保证系统在应对高峰期间用户的集中需求,并最大化系统的运行效率。     

长三角快速客运网城际公共交通分担率模型

分析了快速客运线投入运营后长江三角洲城际公共交通类型,设计了确定城际间合理公共交通选择枝的方法;根据影响中短途旅客出行的因素,构造了城际公共交通选择枝的广义成本函数;通过对该地区不同出行距离上的旅客进行RP（基于观察到的并已发生的行为选择）及SP（在预设的假定条件下获得的被调查者的行为选择）调查,标定了出行距离别的出发地到车站、候车、在车、车站到目的地四种行为时间价值．在此基础上,运用kogit模型,预测各类城际公共交通的客流分担率．最后,分析了上海到嘉兴、杭州、宁波、南京、扬州等城市的各类城际公共交通客流分担率,验证了本模型的合理性,得出了不同出行条件下城际公共交通客流分担率的特点．     

基于Vissim的共享电动汽车交通流出行仿真

共享电动汽车作为公共交通手段的新兴选择及其所具有的广阔前景与市场，研究其出行数据和出行规律具有重要意义。针对具有代表性的特定路段（特大城市郊区主道路口），采集共享电动汽车实际出行数据，设计了一种基于实际场景筛选提取有效数据的方法，并通过对有效数据的研究揭示了共享电动汽车相关的出行特征情况。在此基础上，实地摄录采集并统计了基本交通数据，针对早晚高峰和其他时间搭建了路口的仿真模型，设计了预测路口和路段共享电动汽车的最大出行量的方法，完成了仿真预测实验，在一定程度上验证了共享电动汽车出行特征的分析结果。研究结果对分时租赁公司相关运营策略具有指导意义，并可为用户出行时间及路线提供选择。     

基于Binary logistic模型的公共自行车出行选择影响因素研究

以江苏省盐城市为调查对象,运用SP和RP相结合的调查方法,设计调查方案并采集分析数据;基于Binary logistic建立公共自行车出行选择模型,探讨公共自行车使用者的潜在动机和非使用者的阻碍因素。结果表明:年龄、是否拥有私家车、政策决策支持、步行至站点距离太远和基础设施条件5个因素影响公共自行车的出行选择,其中政策决策支持和步行至站点距离太远是影响三线城市有桩公共自行车选择的主要因素。     

拥挤收费条件下旅游出行方式分担率模型

为了量化景区周边道路实行拥挤收费政策后旅游出行方式分担率的变化,结合北京游客的出行调查数据,将出行链总时间和总费用作为出行方式选择的主要影响因素,建立游客出行方式选择行为的Mixed Logit模型,并对实行不同费率下的游客出行方式选择行为进行仿真分析。发现出行方式选择模型的效用函数中出行时间系数服从正态分布,出行费用系数服从均匀分布,拥挤收费的效果与出行距离和出行链复杂程度因素相关。研究结果表明:游客在出行时间价值和出行费用偏好方面存在明显的异质性;收费对短距离出游的游客影响很小,出行距离越长转向公共出行方式比例越高;出行链复杂程度越高转向公共出行方式的比例越高。研究为科学制定旅游交通管理措施提供了有益的参考。     

考虑大规模电动汽车入网的经济调度问题

针对大规模的电动汽车无序入网充电导致电力系统运行不稳定的问题,提出了基于峰谷分时电价进行有序充放电的策略,该策略考虑了电动汽车用户的响应程度对其实际应用的影响。具体阐述了峰谷分时电价划分的方法和用户充放电时刻的选择。根据电动汽车时空分布规律,分别构建了电动汽车无序充电和基于峰谷分时电价的有序充放电模型。从微网系统和用户侧两方面建立了以微网系统运行成本、系统负荷波动、车主充电成本为目标函数的经济调度模型。采用粒子群算法对算例模型进行求解,得到了不同充放电方式下电动汽车和其各分布式微源的出力结果,验证了有序充放电策略的有效性和可行性。研究结果表明峰谷分时电价机制下的有序充电明显优于无序充电,电动汽车车主对有序充电的响应程度越高,越能提高微网系统的经济效益和环境效益。     

论大学生就业偏好分布及其优化

以构建和谐社会对大学生就业分布的要求为背景,从专业—职业匹配、区域偏好、行业和企业偏好等角度分析了目前大学生就业分布存在的问题,在此基础上,提出了促进大学生就业分布优化的政策建议。     

商品价格偏好逆转行为的案例研究

以某商用汽车为研究对象,通过问卷调查的方式,测定了该商用汽车的偏好逆转阈限价格、偏好逆转阈限及偏好逆转韦伯分数的均值和标准差,分析该商用汽车价格上涨和下降过程中价格偏好逆转现象,并探讨价格偏好逆转的不对称性。研究表明,商品价格调整应控制在价格偏好逆转阈限范围内,且在价格调整过程中应针对价格上涨和下降进行区别对待,慎重考虑调价策略。     

黑线仓鼠幼鼠温度选择动态与其恒温机制建成预测

用自制的陆生动物温度选择仪研究黑线仓鼠幼体的选择温度随日龄变化的规律。并用模型ｄＴ／ｄｔ＝λ（Ｔ－Ｃ１）（Ｔ－Ｃ２）拟合实验数据效果良好，表明黑线仓鼠幼鼠日龄－选择温度可用该方程的解来描述。从而可预测黑线仓鼠幼鼠恒温机制建成的程度。     

重复性经颅磁刺激对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱表达的影响

通过检测重复性经颅磁刺激（rTMS）对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱（CPP）表达的影响,探讨rTMS对吗啡依赖小鼠的治疗效应。30只雄性ICR小鼠随机分为对照组、CPP模型组和rTMS治疗组。CPP模型组与rTMS治疗组通过交替注射吗啡和生理盐水建立CPP模型;对照组皮下注射等量生理盐水替代吗啡。在成功建立CPP模型的基础上,rTMS治疗组采用频率为1Hz的低频脉冲磁场进行治疗,每天治疗15min,连续7d;CPP模型组进行假电磁刺激操作;对照组不作任何处理。在rTMS治疗后分别检测三组小鼠的CPP表达并进行比较。结果显示在rTMS治疗的前3d内,rTMS治疗组小鼠的CPP值显著低于CPP模型组（P < 0.01）,且维持在相对稳定的范围内。结果表明1Hz rTMS能有效抑制吗啡依赖小鼠的CPP表达,可能成为戒毒治疗的新方法。     

一种基于影响图学习其他Agent模型方法

为了实现动态环境中Agents之间的有效协作,Agent必须能够识别其他Agent的模型。用影响图作为Agent模型表示工具,给定Agent的一个初始模型和它的历史行为．在能力、优先和信念学习的基础上来构建新的模型。学习的方法是用其他Agent的历史行为作为训练集．利用神经网络学习技术来修改效用函数。     

群体决策的随机较多法

对于各决策个体可以作出随机偏爱排序判断的群体决策问题,给出一个群体对所有供选方案进行偏爱排序的随机型较多规则,检验了此规则满足随机偏爱公理的情况,并且进一步研究了它的两个理性性质.     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

伪传递理性选择函数的展示偏好描述

研究了选择函数理性化的展示偏好描述,通过定义局部严格展示偏好,给出了伪传递理性选择函数的展示偏好描述公理,并证明了该公理是选择函数为传递理性化的充要条件,将选择函数的展示偏好描述推广到伪传递理性选择函数。     

考虑供应商不同行为偏好的供应链决策研究

针对随机需求依赖于努力的情形,为探究供应商的缺货厌恶或浪费厌恶偏好对链成员决策和期望利润的影响,构建了4种不同的行为偏好模型;首先,求解出了不同行为偏好模型下的供应链博弈均衡解,且通过敏感性分析,得到了链成员决策行为和期望利润随行为偏好程度的变化情况;然后,将不同行为偏好模型下链成员的决策行为进行了对比分析,并考察了缺货与浪费厌恶系数的比值对决策行为大小的影响;最后,探讨了不同行为偏好模型下链成员的期望利润,发现链成员的期望利润大小也与两种系数的比值有关。     

一种基于用户偏好的学习推荐方法

传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.