基于多源LBS数据的职住平衡对比研究 ——以北京城区为例

采用多源LBS数据(热力图数据、POI数据、微博签到数据), 对北京城区职住关系进行测定和分析, 从不同角度测度北京城区职住关系的时间和空间特征, 研究结果可为改善城市职住关系提供决策参考。比较了LBS数据同传统人口和经济普查数据所测度的职住关系结果的差异性, 讨论差异产生原因, 为更好地利用LBS数据进行职住关系研究提供建议。     

一种改进的和声搜索算法

针对和声搜索算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,不同于已有的HS算法.整个和声记忆库被划分为一些小的子和声记忆库,每个子库适时地更新内部信息,然后将各子库中的最优解构成一个较优记忆库并进行搜索,这些子记忆库通过重组周期被反复重组,信息在这些子库中被交换,在算法的最后搜索阶段,为了表现一个更好的局部搜索能力,所有和声形成一个和声记忆库.同目前提出的一些HS算法相比,新算法有更好的优化性能.     

我国居民住宅建筑生活能耗差异性调查研究

对我国南北方10个城镇及农村居民建筑生活能耗进行全面调查, 利用调查数据分析我国城乡用能水平与用能方式存在显著差异的主要影响因素。建筑使用能耗主要包括采暖能耗、降温能耗、照明能耗、家用电器能耗以及炊事能耗等5个方面。调查结果表明, 电力、天然气、标准煤是三大主要居住能源; 采暖、炊事以及家电是主要的能源消耗活动。城镇与农村能耗来源和用能结构存在差异, 城镇居民人均生活消费能源是农村的3.2倍。城镇居民建筑用能以燃气和电力为主, 北方城镇燃气和电力分别占73%和20%, 南方城镇则分别占47%和23%; 农村居民建筑用能中, 电力和燃煤所占比例较高。研究结果可为我国实施节能优先政策提供一定的参考依据。     

应用统计学专业转型发展探索与实践

正应用统计学专业是统计学与经济学、管理学、计算机科学相互渗透、相互融合的新兴专业.统计知识在社会、经济、金融、管理、生物、医药、教育、运输和IT等行业有着广泛的应用[1].应用技术大学是以满足市场对人才需求和地方经济发展需要为办学理念的一种办学类型[2].2014年,陕西省教育厅下发了《关于印发〈普通本科院校向应用技术类型院校转型发展试点工作方案(2014—2020年)(试行)〉的通知》,商洛学院被确定为首批转型发展试点高校之一.根据学校安排,应用统     

旧城区居民出行问卷调查常见问题分析及技术创新 —— 以北京市前门地区为例

以北京市前门地区居民出行问卷调查的实践过程为研究对象, 对居民出行问卷调查技术的问题、特征及其产生机制进行深入剖析, 从 5 个方面对调查技术开展深度理论研究(调查组织工作及制度障碍、问卷设计的普适性与地域性、抽样设计和样本代表性、调查员的选择与培训、调查时间的选择)。在理论研究的基础上, 提出我国旧城区居民出行问卷调查的技术创新建议。     

面向国土空间规划的地质灾害易发性评价模型——以自然遗产地梵净山为例

结合降水、地形、植被、土壤、水文和土地利用等数据构建最大熵模型和地理探测器模型相融合的乡镇单元尺度地质灾害易发性评价模型,以世界自然遗产地梵净山为案例进行模型应用.结果表明,梵净山地质灾害发生的高风险区和较高风险区主要位于梵净山东北侧的寨英镇、怒溪镇以及梵净山西侧的罗场镇、缠溪镇,中部的自然保护地灾害发生概率较低;梵净山地质灾害的发生与人类活动关系更大,最重要的影响因子为距居民点的距离;降雨是梵净山地质灾害发生的催化变量,能够强化多个影响因子的作用.采用受试者操作特征曲线以及Kvamme增益统计对模型精度进行验证,训练集和测试集的曲线下面积值分别为0.890和0.885, Kvamme增益统计值为0.89,表明所构建的模型精度较高,划分的地质灾害易发性等级区分度明显.     

职住平衡概念与测度方法研究进展

以职住平衡的概念与测度方法为研究对象,通过文献回顾法,系统梳理和归纳了职住平衡的概念,分析评价各种职住平衡的测度方法优势、劣势及适用条件.认为地域视角下的职住平衡概念与测度方法是以规划师的思维模式出发审视区域内部的结构布局,旨在为城市建设提供直接的指导建议;个体视角下的职住平衡本质则是对就业者来说合理的通勤距离和通勤时间,与居民的生活质量息息相关.     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

一种基于全局最优的改进的正弦余弦算法

针对正弦余弦算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的正弦余弦算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的最优信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题和实际问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估 计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。