具有迁移效应和隔离措施的COVID-19传播模型分析

基于COVID-19传播过程中人口流动的必然性、无症状感染者的普遍性和隔离策略的有效性,该文提出了一类具有迁移效应、无症状感染者、自我防护意识和隔离策略的COVID-19传播动力学模型,利用下一代矩阵方法给出了各类子系统和全系统基本再生数的精确表达式.进一步地,通过采用线性近似理论,构造Lyapunov函数、比较原理等方法,得到了无病平衡点的全局渐近稳定性以及疾病的持久性.最后,数值模拟解释了主要的理论结果以及人口的迁移和隔离对疾病传播的影响.     

路侧公交专用车道下右转出口上游公交车头时距分布特征

为了描述公交专用车道模式下右转出口上游公交车的车头时距分布特征，考虑公交停靠站对公交车头时距分布的影响，将研究对象分为两类。基于实测数据，对公交车头时距进行非线性回归拟合，并通过卡方检验对各组数据进行拟合优度检验，从定性和定量角度对公交车头时距分布进行分析。研究结果表明：第Ⅰ类公交车头时距服从负指数分布，第Ⅱ类公交车头时距服从移位负指数分布。最后，基于可插间隙理论，建立了右转车辆在交织区延长后的通行能力模型；结合两种类型下的公交车头时距分布模型，分别建立了交织区长度与公交车流量和右转车流量的关系模型。     

城市中心路内停车与停车换乘的动态优化模型

城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈：在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车；而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。     

无风险利率影响担保市场交易结构的效应研究

担保市场交易结构是参与主体行为的分布格局,取决于担保人、债权人和债务人三方签署担保契约协议的执行结果.无风险利率是调控金融市场的政策工具,但对担保市场交易结构的影响机理和效应的研究被忽视.基于担保人资本结构本文构建担保市场均衡理论模型,推理给出无风险利率变化影响担保市场交易结构的机理假设是:随着无风险利率增高,偿付率高的优质担保人会提高其定价,压缩债务人购买担保获得的收益,但对偿付率低的劣质担保人不会产生影响,造成偿付率高的优质担保人从市场中退出,整体担保市场中优质担保人构成减少,增加担保市场的风险.同时利用我国2007-2016年上市公司提供担保实际数据进行实证检验,结果支持了假设的有效性,为我国有效防范担保市场风险的形成和演化提供了理论和实际依据.     

竞争情况下零售商的产品组合决策研究

本文研究了市场竞争情况下两个零售商横向差异产品组合决策,基于multinominal logit(MNL)模型刻画消费者选择行为并建立基本模型,得到市场相互独立时的最优产品组合.将市场竞争情况下的产品组合决策细分为四种情形并研究了零售商进入市场顺序的影响,对比了市场相互独立与竞争情况下的结果.结果表明:市场竞争时的产品多样化程度不低于市场相互独立的情况;部分产品存在两个零售商的利润空间是零售商选择重复产品必要条件;市场相互独立时的最优解外的产品有利可图是产品多样化程度高于市场相互独立情况的必要条件;零售商进入市场存在先后顺序时,信息不对称不影响均衡结果.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

社交网络交通信息出行者使用意向分析模型

为解决出行者对社交网络交通信息的使用意向缺少定量描述方法的问题,在技术接受模型的基础上,以感知有用性、感知易用性、感知风险性、使用意向等7个潜变量描述出行者的心理感受,构建社交网络交通信息使用意向分析模型,运用结构方程模型定量分析潜变量对使用意向的直接或间接影响效应。最后将模型应用于重庆市出行者实例分析中,结果表明：感知风险性(-0.41)对使用意向具有负向影响,其余变量对使用意向均为正向影响,其中感知易用性(0.48)、感知有用性(0.46)对使用意向的影响总效应最为显著。     

基于网络流理论的停机位分配多目标优化模型

随着航空运输业的快速发展,如何利用有限的机场设施资源是机场需要解决的主要问题。而停机位作为运输资源的核心,其高效合理地分配使用至关重要。本文基于网络流理论建立了平衡旅客、航空公司和机场的多方利益的停机位分配多目标优化模型,并利用ILOG CPLEX优化器求解,采用线性加权法对多目标权重赋值,以得到综合效能最大化的停机位分配方案。以某国际机场为例予以验证,结果表明：在大规模停机位分配问题中,多商品网络流建模方法的平均求解速度相对于传统建模方法提高38.31%；相比于贪婪启发式方法,该模型得到的分配方案使得旅客步行距离减少2.08%,停机位浪费率减少4.69%,同时也降低了航空公司的成本。通过分析不同权重下的停机位分配结果,可为机场实际运行提供理论指导。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。