共享电动汽车选择行为分析

为探索共享电动汽车选择行为,构建出行行为选择模型,基于南京市出行者选择行为调查数据,采用计划行为理论、技术接受理论和结构方程模型,综合考虑出行者个人社会属性、出行特征及潜变量,分别构建不包括潜变量的多项Logit模型和包括潜变量的混合选择模型,并对这些因素进行显著性和敏感性分析.结果表明:不包括潜变量的多项Logit模...     

基于潜变量的驾驶员路径选择行为分析

为更真实地还原驾驶员的路径决策过程,构建了基于潜变量的路径选择模型以增强模型的解释性。首先采用结构方程模型识别行为中存在的潜变量;并通过离散选择模型分析潜变量对选择行为的影响。最后以广州市驾驶员为例进行实证分析。结果表明:在驾驶员的态度与行为中存在4个潜变量因子;且各潜变量与驾驶员的社会经济属性有关。驾驶员的路网熟悉度与路径探索意识对其路径选择行为有较大影响;考虑潜变量的模型有效提高了模型的拟合度。     

考虑出行者异质性的高铁站到达方式选择

出行者到达枢纽站的交通方式效用是交通出行选择的重要因素;另一方面,出行者方式的偏好具有显著的异质性,传统的离散选择模型不能很好地解释出行者异质性.本研究利用潜在类别条件Logit模型研究高铁站出行者的出行选择行为.潜在类别条件Logit模型考虑出行者异质性,在对出行者进行潜在类别划分的同时得到不同类别的出行者的出行行为效用函数.研究结果表明,将出行者划分为3个类别.不同类别出行者在步行时间、车内时间、价格、公交偏好、地铁偏好等方面具有显著差异.此外,出行者小汽车拥有情况、月收入等个人属性以及灵活性、舒适性、可靠性等潜在心理变量会影响出行者的类别划分.     

考虑心理潜变量及异质性的电动汽车联合充电选择行为研究

为深入剖析电动汽车用户联合充电方式和充电地点的选择行为,揭示用户心理潜变量、社会经济属性及充电属性对其联合充电选择行为的共同影响,文章基于上海市电动汽车用户的实证调查数据进行分析研究,构建考虑心理潜变量的混合选择模型剖析联合充电选择行为的决策机理。分析结果表明：风险规避态度、里程焦虑及充电习惯均对联合充电选择存在显著影响;混合选择模型的拟合度明显优于混合Logit模型;日出行距离、充电费用、停车政策等属性在模型估计中表现出异质性。对用户联合充电方式和充电地点的选择行为预测结果表明,混合选择模型的预测值与实际调查数据的误差在5%以内,混合选择模型具有更高的预测能力和解释能力。该文研究结果可为充电需求预测及充电管理策略提供一定的理论依据。     

基于心理潜变量的电动汽车选择行为

通过考虑感知有用性、感知风险、环保意识等六个心理潜变量,运用结构方程模型对消费者电动汽车购买决策中的内在机理进行深入探究,不仅分析了影响电动汽车选择行为的心理潜变量之间的内在联系,而且探究了个人属性与心理潜变量之间的相关性.结果表明,感知有用性等心理潜变量对消费者的选择行为存在显著影响;消费者的社会经济属性对部分心理潜变量产生不同程度的影响.研究结果可为政府进一步推广电动汽车提供理论依据.     

基于潜类混合Logit的铁路疏解衔接系统用户细分

铁路疏解衔接系统用户细分是开展枢纽衔接优化的重要环节.将潜在类别模型与非集计混合Logit模型的似然函数进行融合,构建了一种能同时实现用户分类和行为分析的潜类混合Logit用户细分模型;通过在潜在类别中设置衔接方式属性随机偏好参数,实现了相同子市场用户间似而不同的属性偏好表达.依托成都东客站到达旅客的衔接方式选择SP(陈述偏好)调查数据,借助NLogit软件编程对该模型的测试与标定过程进行了说明,并结合标定结果对各衔接方式的市场总体时间弹性和费用弹性进行了计算,提出了相应的管理措施.结果显示,模型将铁路疏解衔接系统用户细分为"公交偏好型"、"私家车偏好型"、"出租车偏好型"、"网约车偏好型"4个子市场,不同子市场间呈现出差异化的市场占有率、属性敏感性和属性偏好程度,验证了潜类混合Logit模型在市场细分中能兼顾外源、内源性细分变量,并具有经济学解释能力强的特点.     

考虑异质性及主观评价的出行行为研究

出行者对出行方式的主观评价和出行者异质性对出行选择行为都具有重要影响.文中利用潜在类别选择模型研究这些因素对出行选择行为的影响.通过验证性因素分析,得到出行者对出行方式的舒适性评价和可靠性评价等潜在心理变量.将潜在心理变量带入潜在类别条件Logit模型中,研究出行者可以划分的潜在类别数量,并研究不同潜在类别的出行者在时间价值、拥挤度评价、可靠性评价方面的异同.研究结果表明,出行者可以划分为Class1、Class2两类群体,其中Class1在出行行为选择时,考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值较低;而Class2在出行行为选择时,不考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值也显著高于Class1.文中定量化的研究结果可用于公共交通设施的规划设计与评价.     

出行方式选择行为的SEM-Logit整合模型

现有的出行方式选择行为模型仅考虑了可直接观测的出行者的个人社会经济特性和出行方案特性,并未考虑影响选择结果的潜变量,为此,文中提出了出行行为中潜变量的概念,并通过结构方程模型(SEM)刻画潜变量与显变量、潜变量与其测量变量之间的因果关系.然后,基于最大效用理论,对Logit模型的出行方式效用函数进行改进,构建了潜变量与显变量共同作用的SEM-Logit整合模型.结果表明:考虑了潜变量的整合模型的优度比传统Logit模型提高了0.201,最大似然函数估计值增加了20.607,证明潜变量对出行方式选择行为存在显著影响,所提出的整合模型的解释能力和精度较高.     

考虑出行者异质性的绿色出行行为研究

交通限行政策和推广纯电动汽车是实现绿色交通的重要途径.为定量分析出行者环保意识对绿色出行行为的影响,基于出行者环保态度和环保行为,利用潜在类别分析模型对出行者进行潜在类别划分;将出行者的潜在类别作为解释变量带入双变量Probit模型中,分析出行者潜在类别和其他因素对私家车限行政策赞同度和纯电动车意愿购买的影响.研究结果表明:基于出行者环保态度和环保行为,出行者可划分为环境友好者、环境中立者、伪环境友好者三类群体;在出行者绿色出行行为中,带入出行者类别能够显著提高模型的拟合度;出行者潜在类别对绿色交通出行行为具有显著影响.     

改进计划行为理论下的电单车通勤意向

为探讨特大城市电单车出行持续增长的内在原因,采用意愿调查+行为调查(SP+RP)问卷在北京市开展数据调查,以计划行为理论结合技术接受理论形成理论框架,选取感知有用性、感知易用性、出行态度、知觉行为控制、主观规范和行为意向6个心理潜变量,提出12条心理潜变量的作用关系路径假设,建立多指标多因果模型,分析个人社会经济属性和心理潜变量对电单车通勤出行意向的影响作用关系。研究结果表明：性别对出行者的电单车通勤出行态度和感知有用性有显著的正向影响;受教育程度对主观规范有显著的负向影响;个人月收入对知觉行为控制有显著的负向影响;是否拥有驾照对感知易用性有显著的正向影响;感知有用性、出行态度和知觉行为控制均对电单车行为意向存在显著的正向影响;主观规范对行为意向的影响不显著,但是通过出行态度和知觉行为控制间接影响行为意向;感知易用性通过感知有用性和出行态度间接影响行为意向;感知有用性是行为意向的最显著影响因素,其次是感知易用性;基于电单车的低出行成本和高出行便利性,通勤者对继续且经常使用电单车持肯定态度,也愿意向身边其他人推荐使用;自身能力和骑行技能对电单车出行效率起决定性作用,出行时间、路线选择自由...     

线性方程组的理论研究及应用

给出了用迭代法解线性方程组迭代序列的收敛问题的两个结论和一个特殊向量组线性无关的充要条件。     

关于人力资本转化模型的探讨

基于传统的人力资本贡献度量模型 ,本文在提出与界定潜在人力资本与实际人力资本内涵的基础上 ,构建了人力资本转化模型 ,系统的阐述了潜在人力资本向实际人力资本转化的过程。该转化过程具有不确定性和波动性 ,受多种因素的影响。本文从人力资本定价的角度 ,探讨了不同的人力资本定价情况对潜在人力资本转化程度和效率的影响。最后提出了促进潜在人力资本向实际人力资本转化的主要措施     

潜语义分析语言模型及其在汉语大词汇连续语音识别中的应用

分析了潜语义分析语言模型在建模和解码过程中的主要问题, 实现了潜语义分析语言模型的建模, 并提出一种在连续语音识别系统一遍解码框架中融合的方法. 实验结果表明, 该方法可有效地提高大词汇汉语连续语音识别系统的性能.      

基于LDA的中文词语相似度计算

针对基于语料库统计的词语相似度计算方法存在的一些缺陷,如：计算量大、向量的特征维度高、特征稀疏、忽略了词语的语义信息等,提出了一种基于latent Dirichlet allocation（LDA）的词语相似度计算方法,通过将词语的特征向量映射为词语的主题分布来计算词语间的相似度;通过与基于《知网》的词语相似度计算方法的对比,证明了该方法能有效降低特征维度,并具有较好的词语相似度计算效果。     

一种扩展的向量空间模型-隐含语义索引模型研究

在深入分析向量空间模型基础上，对其进行扩展，设计了一种隐含语义索引模型LSI,LSI通过奇异值分解，将词向量和文档向量投影到一个低维空间，消减了词和文档之间的语义模糊度。理论分析证明，隐含语义索引模型具有更准确的文档语义内容的表达能力，能够取得更好的检索效果。     

基于GIS的农业地下潜水资源利用的数学建模

针对松辽平原区域具有的典型水文地质结构,建立了数学计算模型.根据数学模型的模拟计算,给出了各取水点涌水量的信息,测算出了潜水资源的分布,为探索稳定性较强的沉积平原地区的水资源利用,做了有益的尝试.     

用SIMD计算机执行MIMD

SIMD计算机不能直接执行MIMD语言,但通过SIMD解释程序器能够执行,这个解释程序器克服了只允许单指令流的SIMD限制,将MIMD的进程当做解释程序器的数据(SIMD中的MD),而解释程序器本身是一个单指令流.应用于MIMD程序的SIMD解释程序器运行,速度取决于解释程序器中Loop的组织,并且组织的优化又取决于MIMD程序的执行.本文通过引入Markov链模型,给出一个自适应算法,对在解释程序器Loop中的原始指令进行动态优比排序,即重新组织,使代码执行效率提高.     

基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

针对有监督、半监督的文本情感分析存在标注样本不容易获取的问题, 通过在LDA模型中融入情感模型, 提出一种无监督的主题情感混合模型(UTSU模型)。UTSU模型对每个句子采样情感标签, 对每个词采样主题标签, 无须对样本进行标注, 就可以得到各个主题的主题情感词, 从而对文档集进行情感分类。情感分类实验对比表明, UTSU模型的分类性能比有监督情感分类方法稍差, 但在无监督的情感分类方法中效果最好, 情感分类综合指标比ASUM模型提高了约2%, 比JST模型提高了约16%。     

基于混合选择模型的图状路径信息板影响分析

有别于以往关于图状路径信息板(GRIP)影响的行为建模研究,运用混合选择模型研究了GRIP对驾驶员路径选择的影响。模型中通过恰当地构造"驾驶经验"和"GRIP信任度"两大潜变量,精细地刻画GRIP的影响机理。以上海实地存在的GRIP为研究对象,利用驾驶员行为调查数据,定量分析GRIP传递的事故和拥挤程度信息对路径选择的影响。分析结果表明,GRIP信息会显著影响路径选择,驾驶经验和GRIP信任度与提前驶离快速路的概率分别呈负向和正向关系,且驾驶经验的影响因个体属性而异。     

多模型内模PID控制

对于参数时变的时滞过程,较大的模型失配会使系统的动态特性和控制质量变坏甚至造成系统失稳。针对这一问题,本文提出一种新的多个PID控制器协作的内模控制方法,每个模型将来时刻的输出量由以前对应时刻的输入和输出值预测得到,再通过每个预测误差计算出各个控制器输出量的权值,多个控制器输出量的加权和作为现在时刻的控制量。这种方法克服了参数摄动对系统性能的影响。仿真结果说明了这些方法的有效性。