基于解释结构模型的城市交通文化力分析

为对城市交通文化进行深入研究,以交通文化力的含义和内在关系为研究对象,采用系统工程方法,利用结构方程对交通文化力进行系统和全面的分析与研究,最终得到交通文化力解释结构模型.结果表明,在此基础上建立的ISM模型从整体角度准确地揭示了交通文化系统要素的结构,是实现交通文化系统知识提取的有效途径.     

基于解释结构模型的城轨客流量影响因素分析

随着国民经济的不断增长、城市化水平的不断提高、城市道路拥堵的不断加剧,各城市开始兴建城市轨道交通以缓解城市地面道路压力。合理预测规划线路的客流量对设置交通配套设施、分配运力、管理运营等工作的顺利开展起着举足轻重的作用。本文参考、综合、比较了多种客流量的影响因素,并以系统工程中的解释结构模型为理论分析方法,运用德尔菲法分析出各影响因素间的相互影响情况,最终得出各因素与城市轨道交通客流量的影响关系。希望此结论能为城市轨道交通的客流预测、政府投资决策、运营方的运营管理提供理论参考。     

基于解释结构模型的我国高等教育质量影响因素分析

高等教育质量国民经济的发展起着重要的作用,是各高校工作任务的重心。当下我国高等教育已经进入到快速发展的阶段,系统分析影响高等教育质量因素十分有必要。本文采用解释结构模型(ISM)对影响我国高等教育质量的因素进行了深入分析,以便用于指导实践。     

基于解释结构模型的云南花卉产业升级研究

通过文献研究及专家访谈,筛选影响云南花卉产业升级的10个因素,将其纳入解释结构模型系统,得到云南花卉产业升级的根源为智能温室建设、政府投入;直接影响要素为宣传力度、互联网销售、信息服务体系建设、知识产权保护意识。采用MICMAC分析方法进行因素集群划分,得到智能温室建设、政府投入处于系统的独立要素集群,进一步验证这两个因素为云南花卉产业升级的关键影响要素。     

基于ISM与MICMAC模型的养老地产项目选址实证分析

项目选址是房地产开发与经营的关键环节,养老房地产因其服务对象的特殊性,选址更为重要.应用解释结构模型(ISM)分析得到养老房地产的选址决策因素根据因素间的相互关系分为6层;交叉影响矩阵相乘模型(MICMAC)将养老房地产选址决策影响因素分为自发因素、独立因素和依赖因素三类,其中自发因素对应ISM模型中的5,6层,依赖因素对应ISM模型中的1,2,3层,独立因素对应ISM模型的中间4层.根据分析结果建议开发商进行养老房地产选址决策时依据区域可进入性、宗地条件适合性和养老政策的补充性三步逐层分析决策.     

基于解释结构模型的人力资本股份化影响要素分析

针对现有研究没有阐述人力资本股份化影响要素间的关系问题,在系统归纳人力资本股份化影响要素的基础上,运用解释结构模型(ISM)分析要素间的层次结构关系,并建立层次结构图,得到人力资本股份化影响要素的解释结构模型,并把交错的影响要素条理化,明确了每个子区域底层要素为影响人力资本股份化的根本要素。在此基础上,应用交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)得出各要素的驱动力和依赖性。     

基于改进解释结构模型和交叉影响矩阵相乘法的建设工程质量影响因素分析

通过查阅文献、理论分析以及向专家调研等方式,识别出基于五方责任主体的影响建设工程质量的19项因素,利用改进解释结构模型(interpretative structural modeling, ISM)揭示了19项因素相互作用的逻辑关系,并将这些因素划分为表层因素、中层因素和深层因素3个层级。利用交叉影响矩阵相乘法(matrices impacts croises-multiplication appliance classement, MICMAC)对研究成果进行验证分析,发现基于MICMAC得出的影响工程质量的自治因素、依赖因素和独立因素,与通过ISM得出的表层因素、中层因素和深层因素,在影响性质上具有高度的一致性,从而进一步证明了ISM对因素的分类及关系研究的科学性。提出提升建设工程质量的3个对策。     

基于改进对抗解释结构模型和交叉影响矩阵相乘法的多航站区分区运行设计影响因素分析

针对大型民用运输机场多航站楼、多机坪复杂布局形式,为科学确定多航站区分区使用模式。在构建多航站区分区运行影响因素集的基础上,运用模糊集理论对对抗解释结构模型(Adversarial Interpretive Structure Modeling Method, AISM)进行改进,通过模糊可达矩阵对水平截距分布进行深入分析,进而得到多航站区分区运行影响因素的多层级模型。最后结合对抗层级拓扑图以及模糊驱动力-依赖性图对因素之间的关联性和逻辑性进行分析,并以粤港澳大湾区某干线机场的远期规划进行实例验证。结果表明：航空公司年旅客运量和航空公司高峰小时旅客数量驱动力较高而依赖性较低;机位分配与使用策略、分散式航站楼间捷运系统的通达性驱动力较低而依赖性较高。综合对抗层级拓扑图所揭示的表层、中间层、深层影响因素可知,航司年旅客运量和高峰小时旅客数量是影响分区运行设计的最根源和关键的因素。     

影响企业技术并购绩效的风险因素分析——基于解释结构模型

借助解释结构模型对技术并购的风险因素进行了层级划分,分析了各个因素之间的相互影响关系.结果表明,目标企业与并购企业的相对规模是决定技术并购成败的基本风险因素,技术整合能力、技术人员留任率是决定技术并购成败的直接风险因素.     

城市交通拥挤收费的双面性分析

随着社会经济的快速发展,私家车拥有量的增加,城市交通拥挤问题日益严重。交通拥挤收费是交通需求管理的一种有效经济手段,对拥挤道路收费可以使交通拥挤所产生的外部成本内部化,达到优化交通资源配置的作用。通过分析交通拥挤收费的经济学原理、交通拥挤收费的优点以及它存在的一系列问题,得出了交通拥挤收费是一把双刃剑,并提出了对我国实施交通拥挤收费的启示。     

基于数据仓库的城市交通拥堵疏导数据管理

从分析城市交通拥堵疏导管理决策中数据来源的多样性及异构性出发，为实现对各种数据和信息的汇总和综合，提出了城市交通拥堵疏导管理数据仓库的体系结构，探讨了该体系结构建立中的数据抽取与转换，元数据、中央数据库与数据集市，数据访问与分析等重要组成部分，并且，通过主题，维度，粒度及分割等概念的引入，着重研究了该数据仓库中的数据组织与数据模型的建立，从而为城市交通拥堵疏导管理决策提供一个统一、综合的数据环境。     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

基于路径交通拥堵指数的危险废物回收模型研究

针对交通拥堵对危险废物运输中的成本和风险的影响,引入路径交通拥堵指数,建立了时变道路系统中基于交通拥堵指数的危险废物回收双目标优化模型,并对传统蚁群算法中启发式因子计算公式进行了改进,提出了改进的蚁群算法对模型求解,最后以某环保公司危险废物回收问题为背景进行了案例分析。结果表明,不同出发时间和车辆使用模式对帕累托最优解有显著影响,最短路径不一定是耗能最少的行车路线。本文提出的模型和算法可为决策者制定调度方案提供参考。     

电网大停电交通拥堵度评估模型及方法研究

针对大停电事故对路网交通拥堵产生严重影响和恶劣后果的背景,根据交通流特性,从路段和交叉口两个方面建立基本路段交通拥堵度评估指标体系;同时提出大停电后各个评价指标的计算模型和量化方法。在此基础上,采用突变级数评价法对基本路段拥堵度进行评估;并以车辆行驶里程(VKT)作为权重对路网体系中各基本路段进行加权,进而得到大停电后路网的交通拥堵度水平。最后以典型大停电区域为例,对不同停电时间下路网交通拥堵度水平进行量化评估;且评估结果与有关交通部门的统计情况相吻合,验证了该评估模型和方法的正确性、实用性。     

基于循环经济的城市客运交通结构优化模型

针对传统的城市客运交通结构规划中的不足及其所带来的问题,提出了一种基于循环经济的城市客运交通结构优化模型.该模型是在考虑可持续发展的基础上,把资源、能源、环境作为约束条件,较好地体现了循环经济的原则和特征,实例分析验证了该模型的正确性.     

基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究

通过对我国目前城市交通情况的分析．说明交通拥挤和流量大小息息相关，因此对城市交通流量进行预测具有重要的意义。目前应用于城市交通流量智能预测的人工神经网络模型主要有线性网络、BP网络、反馈网络等。经过综合分析而采用了线性网络对城市交通流量进行预测，其优点主要表现在结构简单，实用方便，反应速度快，实时性强。根据城市交通的具体情况，对城市交通流量的预测模型进行了仿真。其仿真结果表明所采用的线性神经网络能够用于城市交通流量的预测。     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.     

环形放射状路网拓扑结构交通拥堵特性

考虑交通出行需求和路网拓扑结构,研究了环形放射状路网上的交通拥堵特性。基于国内7个城市的出租车乘客OD数据分析,研究了出租车用户群体出行距离分布特性,建立了一种基于OD分布的交通需求生成普适性模型。在此基础上,研究了特定需求分布下规则网格状和环形放射状两种典型路网结构的交通拥堵特性。结果表明在满足特定OD直线距离分布的交通需求下,环形放射状路网拓扑结构能有效减少网络拥堵时间,节约交通出行成本。