共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.     

基于ASP+SQL的远程MIS系统安全特性分析与研究

为构建基于ASP+SQL体系结构的铁路电务管理信息系统,结合网络安全模型和基于角色的访问控制(RBAC)模型分别设计了实际的网络系统和应用系统,并对其安全特性进行了分析.     

基于聚类的移动查询技术研究

为使移动数据库的查询技术更接近于实际应用要求，有必要进一步提高移动数据库的查询性能。本文对传统的基于代理的移动数据库体系结构进行了研究，提出了一种改进的基于代理的三层移动查绚体系结构，并采用聚类技术缓解了蜂拥问题。通过实验表明聚类技术对节省查询时间是有效的。     

一种基于总线链式查询平等响应算法的实现

通过对总线仲裁链式查询方式的分析,提出了一种最近最常提出总线请求的平等响应算法,克服了链式查询方式中设备优先级固定的缺点,提高了设备获取总线控制权的灵活性。     

C3I系统的时效性分析

本文介绍了时效性这个概念, 讨论了在C~3I系统中考虑时效性概念的意义与必要性。文中针对炮兵火力支持系统研究了如何对C~3I系统的时效性进行评估, 给出了一种评价C~3I系统时效性的方法, 详细讨论了不同作战方案对C~3I系统时效性的影响, 通过对案例进行的深入分析, 进一步揭示了时效性概念的内涵, 以及时效性概念在C~3I系统分析与设计中的重要性。     

一类非线性方程的渐近解

用两变量方法讨论了一类二阶非线性方程εy＂ a(x)y＇ b(x)y＂=0,n∈Z,x∈(0,1),y(0)=α,y(1)=β，并得到了该类非线性方程的渐近解。