基于乘客感知的城市公共交通服务质量评价研究——以兰州市为例

城市公共交通服务质量是指城市公共交通服务的固有属性满足乘客要求的程度,其评价包括对多个感知要素的评价。从乘客感知的角度出发,提出了城市公共交通服务质量模型,并以兰州市为例进行了实证研究。结果表明:兰州市公共交通服务质量仅达到"一般水平",乘客个人基本特性是影响城市公共交通服务质量评价的重要因素。     

城市公交车乘客座椅的舒适性分析和改进设计

以人机工程学原理为指导,对城市公交车乘客座椅的舒适性进行了分析,从人性化角度出发,对其进行了改进和完善。     

基于BP神经网络的输电线路覆冰增长模型研究

分析了现有输电线路覆冰增长模型在预测中的不足以及神经网络对非线性映射变量表达的优越性,提出了一种基于Levenberg-Marquardt学习算法的BP神经网络的覆冰增长预测模型。通过实验获取的覆冰增长数据样本训练BP网络,利用收敛的网络进行输电线路覆冰增长的预测,仿真实验误差1mm以下的有7组数据,远高于对比模型makkonoe模型的3组,验证了模型有效性,对输电线路的覆冰研究和预防有重要意义。     

一种优化的公交车调度模型

在尽量满足乘客和公交车公司双方利益的前提下,将所给的数据进行转换处理,以每个时段发出的公交车将乘客进行重新划分,然后由各时段内站间最大运送乘客数量求出该时段的最少发车次数,进而求出需要的最少车辆,并对所求结果进行评价.     

基于云模型的城市轨道交通乘客满意度评价

为了直观细致了解乘客在乘坐轨道交通时的体验感受,从乘客感知角度构建了满意度评价指标体系,采用CRITIC(criteria importance through inter-criteria correlation)法来实现指标的客观赋权,并用基于云模型的基本算法生成评价云和结果云,通过云的数字特征和云图的比较直观展现评价结果.以上海市轨道交通2号线的乘客满意度评价为例,验证了评价方法的有效性和合理性,同时该评价结果除了反映乘客的满意程度,也提供了对乘客认知差异和共识度的衡量,使得其具备了更大的使用价值.     

基于用户感知的图书馆服务质量评价体系研究

本文结合实证分析,探讨了以用户满意为目标,以知识管理为核心内容的的图书馆服务质量评价体系的构建,以促进现代图书馆在硬件一定的条件下,通过增强知识创新和增值服务的软实力来最大限度地满足用户对知识的需求,提高服务水平。     

基于AHP的金丝峡景区游客暴雨灾害风险感知评价

以秦岭金丝峡景区作为研究区域,从减灾知识、减灾态度和减灾行为3个方面构建游客暴雨灾害风险感知评价体系和调查问卷,运用层次分析法(AHP)和指数模型定量计算风险感知指数,最后对游客风险感知能力和个体差异性进行评价.研究表明,在金丝峡景区游客减灾知识缺乏,减灾态度积极,减灾行为还有待提高,游客综合风险感知能力较差;受生活阅历、教育程度以及受灾经历的影响,面对暴雨灾害时,游客的风险感知能力存在明显的个体差异.     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于BP网络的飞机起飞滑跑距离计算

对应用人工神经网络技术计算飞机起飞滑跑距离进行了研究，给出了基于BP网络的飞机起飞滑跑距离计算模型。对飞机实际滑跑距离及其影响因素进行了归一化处理，仿真结果表明该方法是有效可行的。     

基于层次分析与BP神经网络的电梯安全评价模型

为高效评价在用电梯运行状态的安全性,提出基于层次分析法和BP神经网络的电梯安全评价模型。通过层次分析法建立电梯系统安全评价指标体系,采用BP神经网络构建电梯系统安全评价模型;通过改进粒子群算法和改进BP算法分别优化、训练BP神经网络;最后进行仿真验证。仿真结果表明,经过改进粒子群算法优化的BP神经网络模型训练速度最快,训练时间比BP算法快8.45 s,比粒子群算法快5.17 s;评价准确度最高,达92.3%,分别比BP算法和粒子群算法提到了11.7%、6.8%;而训练误差最小,仅为0.020 6。     

公交最短路径算法与网络通达性指标的计算

研究了公交单一票价乘客路线选择的影响，给出了求两交通小区间公交最短行时间和公交最短路径的算法，并在公交客流始终点ＯＤ分布矩陈的基础上，对公交网络通达性进行了深入的研究，可用于公交网络优化评价与方案抉择。     

浅谈Web GIS与公交线路查询系统设计

介绍了WebGIS是与公交查询系统现状,阐述了公交线路查询系统的设计和数据库的建设,提出了此系统预期的实现效果。     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率.为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法.以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明:两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人/(km/h).     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型

提出一种基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型,用于股市收盘价的预测．首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用灰关联分析方法,解析了各影响因子对股市收盘价的影响程度,以反映股市收盘价的影响因子作为输入变量,构建了股市收盘价的BP网络预测模型,结果表明：利用灰关联分析,可得出各凶子对股市收盘价影响程度的大小排序,能为股民提供参考;基于BP网络模型的预测结果准确,通过对所采集的股市数据进行测试,证实本文所提出的方法具有有效性．