考虑货车路径选择行为的高速公路拥挤路段收费研究

为降低高速公路拥挤路段中的货车混入比例,提高道路的通行能力及服务水平,通过构建货车的路径选择模型,分析高速公路收费费率对货车车辆路径选择行为的影响及不同费率的路网状态.首先,在对车辆路径选择行为影响因素进行初步分析的基础上,针对货车设置不同的出行场景,设计调查问卷和实施方案,以获取路径选择意向调查数据.其次,构建货车的公路路径选择NL(Nested Logit)模型,并对模型结果进行检验和评价.最后,以山东省高速公路网为例,分析高速公路拥挤路段不同收费费率对货车的路径选择行为产生的影响.结果表明:收费费率对中长距离出行的货车车辆路径选择行为较短途出行有显著影响,在拥挤路段仅针对货车车型适当提高收费费率时,在降低路段负荷度的同时可以增加路网收费收入.     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

考虑多车型油耗因素的路网收费优化模型研究

针对路网出行效率低下及其导致的燃油过度消耗等问题,基于对机动车油耗模型的分析,从节能降耗的角度建立了考虑不同车型的多车型最小油耗模型。进而构建多车型最优收费均衡模型,利用道路收费的方式控制出行者的路径选择行为,使出行者按期望达到的路段设计流量出行,最终达到路网平衡状态下总油耗量最小的目的。采用Frank Wolfe算法,通过寻找可行下降方向进行迭代求解。以某区域抽象公路网为案例进行分析,研究结果表明,通过制定合理的收费策略能够有效地调控出行者的路径选择行为,实现系统总油耗最小的目标。     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。     

诱导信息影响下的路线选择模型

动态路钱诱导系统为决定出行和已出行的人提供路网交通状况信息或为他们决策提供出行建议,通过这种方式影响出行人的出行时间、出行方式以及出行路线等的选择。在分析了诱导信息对路径选择行为的影响后,给出不可分的路段费用函数,把诱导信息影响下的路线选择问题组织成一个非对称路网均衡问题,并给出用嵌入遗传算法的对角化算法求解的算例．最后,讨论了有待进一步研究的内容．     

考虑异质出行者的道路收费路网流量演化模型

为研究道路收费路网的流量在出发时刻和出行路径上的逐日演化规律,根据时间价值差异将出行者分为3类,以历史经验学习更新出行路径相关参数,将时间价值与路段收费统一为出行成本,引入前景理论描述出行者的出行行为.以准点到达概率最大为目标,建立出发时刻的流量转移模型;以追逐路径前景值最大为目标,建立各出发时刻流量在路径间的流量转移模型;最后通过算例对模型和算法进行验证.结果表明:处于收费路段与时段的流量较小,流量向其他路段及时段转移;异质出行者与同质出行者相比,总体流量演化表现为转移次数更多、转移幅度更平缓.     

出行前交通信息发布对城市路网的交通影响分析

提出了一种出行前交通信息提供下进行交通影响分析的方法。利用随机路径选择模型来描述出行者对出行信息的反应,根据是否接收交通信息将驾驶员分为两类:接收者将在路径选择时避开拥堵路段,而非接收者将根据对路网的认知进行随机路径选择,并给出这两种出行行为共存下的交通分配方法。以广州市中心商务区珠江新城为例分析了信息发布对路网的改善作用,并讨论了最佳发布策略。     

策略性等待下Y型瓶颈的单步拥堵收费模型

本文针对包含至少一个上游瓶颈路段和一个共用的下游瓶颈路段的Y型交通路网,研究了策略性等待单步收费条件下早高峰期间通勤者的出行行为和最优道路拥挤收费方案。基于出行者的出发时间选择遵循用户均衡准则的假设,推导出了不同汇合规则下用户均衡的流入率和个人出行成本。依据出行者的出发时间选择规律,进一步推导出了最优的道路拥挤收费时段和费率。研究发现,策略性等待单步收费可以有效降低交通网络的系统总阻抗,但可能会增加出行者的个人出行成本。此外,还发现收费的有效性不但与汇合规则有关,还取决于上下游瓶颈路段通行能力的相对大小。该研究验证了Y型交通路网上存在Braess诡异现象,即扩大上游路段的瓶颈通行能力可能会引起系统总出行成本的增加。     

基于博弈的私营-公有混合路网定价

对"私营-公有"混合路网的收费博弈问题进行了研究并建立了模型,理论推导和证明了在由私营企业和公有企业控制的平行路网中,私营-公有企业收费博弈的均衡解的存在性和性质,比较了不同的博弈模式对社会福利、收费、流量等的影响.研究结果表明:寡头博弈下各路段将收取最高的费用,产生最低的总出行流量和社会福利;社会最优福利博弈各路段的收费最低,但是流量和社会福利最高;混合博弈的收费、总出行流量和社会福利介于其他2种博弈之间.最后通过算例探讨了平行路网中所有路段为对称时不同博弈模式的效率.     

考虑无人驾驶车辆影响的道路网络容量模型

为了研究未来无人驾驶车辆对道路网络容量的影响,将路网上的车辆分为无人驾驶车辆和普通车辆两类,根据两类车辆的不同路径选择行为,构建考虑无人驾驶车辆影响的道路网络容量双层规划模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求,其中各OD之间的交通需求采用均一的增长乘子;下层模型为考虑无人驾驶车辆影响的混合路径选择行为模型,其中普通车辆以极小化个体的出行成本为目标,而无人驾驶车辆以系统最优为目标。基于迭代平衡思想设计求解双层规划的启发式算法,并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性。研究结果表明:(1)当无人驾驶车辆的市场渗透率较低时,无人驾驶车辆对普通车辆的路径选择影响不大,道路网络混合均衡流量波动很小,道路网络容量增加不明显;(2)随着市场渗透率的增加,道路网络容量首先呈现缓慢增加的趋势,当无人驾驶车辆占据主导地位后,可利用的路径数量增多,流量在不同路段上分布更加均衡,道路网络容量快速增长,当网络中的车辆都是无人驾驶车辆时,整个系统处于最优运行状态,算例结果表明道路网络容量显著增加;(3)随着道路网络容量的增加,交通网络系统总阻抗也会增加,但每辆车的平均出行成本变化不大。     

危险行为概念的心理学探析

危险行为的研究在西方已进行了十几年，但我国的研究还较少。本文从危险行为概念的提出入手，对危险的概念和有危险的涵义进行了心理学的诠释，在介绍危险行为的种种表述的同时也提出了作者自己的看法，并对与危险行为相关的两个概念加以区分，指出了有待于进一步探讨的问题。     

发展地区主导产业的经济行为研究

主导产业是地区产业结构的核心．我国地区主导产业发展过程中,既存在着主导产业不明确的现象,又存在着主导产业严重趋同的弊端,不合理的经济行为是造成这种弊端的一个重要原因．本文从经济行为主体的角度,对我国地区主导产业发展过程中的政府行为、市场行为、企业行为进行分析,提出对这三种经济行为进行必要规范的思路,旨在促进地区主导产业的合理发展．     

一种基于网页元数据的用户访问行为建模方法

针对现有行为建模方法难以描述行为语义的问题,提出了一种分层次的用户行为元模型以及一种基于页面元数据的Web用户行为建模方法.该方法从URL的访问、活动、事务3个层次建立Web用户的行为模型,并对页面元数据获取以及在URL的访问、行为、事务之间转化等问题进行了说明.方法及模型不仅描述了用户访问序列信息,还增加了访问内容的局部主题和关键词等信息,为进一步获取Web用户的行为语义特征奠定了很好的基础.通过西安交通大学的Web教学系统验证表明,利用所提方法获得的序列划分准确率达86%以上.     

林农创业行为主要可控因素的机制研究

【目的】研究量化创业各可控因素对于林农创业行为的影响,找出其中关键因素,为建立林农创业激励模型提供数据和理论基础。【方法】基于创业理论、行为经济理论的主要观点和方法,设计调查问卷,从林农自身素质和政府行为激励的角度对林农创业行为的机制进行分析; 收集江苏林农创业的相关数据,建立相关林农创业的计量经济模型。【结果】通过统计检验发现:有无配套激励政策、林农受教育水平、有无创业平台、是否接受过创业培训、有无树立创业榜样、林农年龄等因素对创业的影响呈显著正向关系; 政策支持资本、政府科技投入的影响虽然为正向,但不显著; 风险态度对林农创业行为的影响是负向的。【结论】政府可以从如教育、培训、创业平台、配套措施等方面入手,同时扶持树立创业榜样、建立创业风险保障体系等措施提高林农通过个人努力获得收益,从而完善林农创业的激励机制。     

大学生健康行为知识、健康行为动机与体育锻炼行为的研究

依据健康信念模型理论对大学生健康行为知识知晓率、健康动机和体育锻炼行为进行调查,分析它们之间的关系并检验健康信念模型的有效性。采用问卷调查法、统计学方法进行数据的收集和分析。结果表明大学生健康行为知识均得分为5.83分,且存在性别差异、地域差异,男生高于女生(P=0.0070.01),城镇学生高于乡村(P=0.0160.05);健康动机均得分为87.19分,乡村学生强于城镇(P=0.0120.05);健康行为知识与动机具有低相关(r=0.284),健康动机与运动强度具有低相关(r=0.124)。健康行为知识是激发健康动机的必要条件,但健康行为知识与动机并不一定能够预测或干预锻炼行为,表明健康信念模型还存有不足。     

基于行为采集系统的用户特征挖掘及分析

结合用户行为时间序列和操作频次,融合FP-GROWTH算法设计了用户特征挖掘算法,建立网络形式的用户行为特征表达方法,设计了相应的用户行为采集系统,给出了相应的设计框架和存储结构。并以高校学生为研究对象采集了相应的数据对系统进行测试,实验结果表明该系统可以捕捉和分析用户行为,并对用户的习惯行为进行表达,进而揭示用户的行为习惯。     

樟巢螟成虫的交配和产卵行为

在光暗周期14L/10D、恒温28℃、相对湿度75％的人工气候箱中,研究了樟巢螟成虫的交配行为和雌蛾的产卵行为.结果显示:樟巢螟成虫在光周期不发生交配行为,进入暗周期后少数雌雄蛾开始发生交配行为.从暗周期5h开始雌雄蛾交配率明显上升,并且在暗周期6.5～7 h达到交配高峰期;不同日龄成虫的交配率不同,以2～3日龄的成虫交配率较高,高峰期交配率达到43％;樟巢螟雌雄蛾的交配行为依时间顺序可以分为预交配期和成功交配期2个过程.雌雄蛾间的交配主要发生在暗周期5～9h.雌蛾产卵全程都在暗周期内,交配后第1天有少许雌蛾开始产卵,第2天产卵雌蛾开始大量增加,第3天时达产卵高峰,而第4天产卵量急剧下降,其中在第2天和第3天达到产卵总数的84％;室内条件下卵块为2～3层的层堆,每卵块平均47.6粒.雌雄蛾的交配率及雌虫产卵量和虫龄有着显著的曲线相关性.     

超声波绝对定位的全方位移动机械手导航研究

为提高全方位移动机械手(ODMM)导航的效率和精度,提出了基于超声波绝对定位的导航策略,策略包括绝对定位的奔向目标行为与避障行为.相对于传统的导航策略,该策略的优势在于可以时时精确定位,时时调整自己的航向与速度.同时,提出采用单冗余信息融合(FSRI)法来提高超声波的绝对定位精度,并将基于FSRI法的绝对定位应用到ODMM导航上.仿真与实验结果证明,基于超声波绝对定位的导航算法是正确的,可大大提高ODMM的导航效率和精度.     

基于个体行为的高校图书馆学生社团管理

通过对高校图书馆学生社团组成中个体行为所产生的影响分析,指出高校图书馆学生社团在管理中需注意的问题,旨在促进高校图书馆学生社团的发展。     

一种基于传感器的Android应用行为分析技术

大多数针对恶意软件识别的研究都是基于应用程序接口(Application Program Interface,API)调用来实现的,但是目前基于API的研究大都没有考虑到设备的状态,设备状态能够直接体现程序运行的外部环境,这对分析应用的行为有着重要作用。本文提出一种基于传感器的应用行为识别技术,首先,通过传感器数据来判断设备实时状态;然后,结合API调用时序和图形用户界面(Graphic User Interface,GUI)首屏时序产生的多元时序数据,设计算法识别应用行为的恶意性;最后,设计实现包括静态打桩、动态行为监控和传感器实时状态采集的恶意行为分析原型系统,选取典型案例验证了本文提出方法的准确性,并通过黑盒测试验证了本文恶意应用识别方法的有效性。