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1.
建立了交通事故受伤人数预测的Ordered Probit模型,应用极大似然方法进行了模型标定.应用模型分析了受伤人数的影响因素,计算了各影响因素的边际贡献,并进行了受伤人数的预测.结果表明,对受伤人数影响较大的因素有路表是否干燥、是否有大中型车辆、是否在交叉口.所建模型在进行事故受伤人数预测的同时,也可用于分析各因素对受伤人数的影响方向和影响程度.文中结果可为交通管理部门迅速准确地判断事故态势并做出快速响应提供决策支持.  相似文献   
2.
基于贝叶斯网络的停车行为分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
建立贝叶斯网络模型进行停车行为分析.应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析贝叶斯网络,应用联合树推理引擎推断在出行目的、停车费率等因素的影响下停车行为的变化.结果表明,贝叶斯网络能够直观表现决策行为与其影响因素之间的交互作用机理,并方便进行决策行为的敏感性分析,同时模型具有较高的精确度.可以为政府和规划部门深入了解居民的停车选择行为和停车决策机理提供依据.  相似文献   
3.
文中研究GPS出行调查数据的处理分析和出行-活动信息的提取技术.通过改进静止点法,提出基于连续数据段的状态识别方法,设计了由划分状态段、识别活动和识别出行3个步骤组成的出行-活动识别算法,并在此基础上将停留时间阈值设定为4 min,对中途驻停进行识别.与纸质调查填报出行信息相比的误差计算结果表明,所设计的算法具有较高的识别精度,可以实现出行、活动及中途驻停的整体识别,即能识别出传统出行调查中被调查者漏报的短时驻停.文中的研究结论对于提高出行调查效率和数据精度、促进城市交通系统的健康发展具有重要意义.  相似文献   
4.
基于贝叶斯网络的停车收费政策评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.  相似文献   
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