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1.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
2.
谢兴龙 《安徽师范大学学报(自然科学版)》2015,38(6):515-523
超高功率超短脉冲激光系统在其聚焦焦点附近可以实现高达1022-24 W/cm2的峰值功率输出,为强场物理实验研究,以及实验室内模拟极端环境下的天体物理条件提供了直接的实现方案.自从国际上首次提出了建造EW激光的概念,即输出总功率达到1018 W的大型激光系统后,国际上很多国家都在设计和建造大规模的超高功率超短脉冲激光系统.本文简要介绍了国际上这种规模激光系统的发展状况,并结合国内超高功率高能超短脉冲激光的发展,对超高功率超短脉冲激光系统发展中相关技术问题进行阐述. 相似文献
4.
吗啡既是临床用镇痛剂,也是公认的毒品.为实现对尿液中吗啡的快速、简单、高灵敏度与高选择性检测,将多壁碳纳米管羧基化处理后,直接滴涂于打磨并表征过的玻碳电极表面,制备得到了羧基化多壁碳纳米管修饰玻碳电极(MWNTs-COOH/GCE),并采用差分脉冲吸附溶出伏安法(ASDPV)对吗啡(MOP)进行检测.结果表明,在优化了传感器的制备及检测条件(包括MWNTs-COOH的滴涂量以及富集时间、富集电位、缓冲溶液的pH等)后,得到的MWNTs-COOH/GCE检测吗啡的工作曲线回归方程为lg(I/μA)=0.687lg[c/(μmol·L-1)]-0.068 (r~2=0.992 0),线性范围为1.0×10-7~1.0×10-4 mol/L,检出限为8.0×10-8 mol/L.在使用尿酸酶除去尿液中的干扰物尿酸后,用该传感器检测实际吸毒人员尿液中吗啡的质量分数,得到的检测结果与高效液相色谱检出结果的相对误差绝对值在4.24%以内.通过t检验法发现在置信度为95%时,两种方法并无显著性差异. 相似文献
5.
基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。 相似文献
6.
7.
8.
针对常规水压裂液会对页岩造成伤害,容易产生水锁,不易返排,还造成水资源消耗和污染环境等问题,制备了低伤害二氧化碳凝胶压裂液。将自备的F2EU和F4EU增稠剂加入到超临界CO2基液中,探究两种增稠剂的加入量对CO2凝胶压裂液黏度的影响,综合考虑成本与效果,优选了2%的F4EU增稠剂,可将CO2的黏度增至15.4 mPa·s。研究了温度、压力以及剪切速率对凝胶压裂液黏度的影响。实验结果表明,随着温度升高黏度总体降低,但中间出现一个短暂升高阶段;随着压力上升压裂液黏度增加;随着剪切速率的增加压裂液黏度下降,属于一种典型的剪切变稀的假塑性流体。F4EU超临界CO2凝胶压裂液的平均伤害率为1.39%,远远小于常规压裂液对岩芯的伤害率。实验表明,F4EU超临界CO2凝胶压裂液在页岩气压裂开采中具有良好的应用前景。 相似文献
9.
吴春雪 《烟台大学学报(自然科学与工程版)》2015,(3):157-161
神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件. 相似文献
10.
基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测 总被引:1,自引:0,他引:1
癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度. 相似文献