公交线路选择的模型与算法

随着城市公交线路发展的加速,公交最佳路径的选择已成为人们出行亟待解决的问题.通过对乘车方式进行分类,针对乘客出行的不同需求,通过蚁群算法求得最佳路线,同时考虑步行因素,运用层次分析法构建因素指标,求得出行最佳线路.此模型能够很好地解决交通网络模型问题.     

基于区分类别能力的高性能特征选择方法

特征选择在文本分类中起着重要作用.文档频率(document frequency,简称DF)、信息增益(informationgain,简称IG)和互信息(mutualin formation,简称MI)等特征选择方法在文本分类中广泛应用.已有的实验结果表明,IG是最有效的特征选择算法之一,DF稍差,而MI效果相对较差.在文本分类中,现有的特征选择函数性能的评估均是通过实验验证的方法,即完全是基于经验的方法.特征选择是选择部分最有区分类别能力的特征,为此,给出了两个特征选择函数需满足的基本约束条件,并提出了一种构造高性能特征选择的通用方法.依此方法构造了一个新的特征选择函数KG(knowledge gain).分析发现,IG和KG完全满足该构造方法,在Reuters-21578,OHSUMED和News Group这3个语料集上的实验表明,IG和KG性能最好,在两个语料集上,KG甚至超过了IG.验证了提出的构造高性能特征选择函数方法的有效性,同时也在理论上给出了一个评价高性能特征选择算法的标准.     

一种基于类别区分互补性的特征选择

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中实现数据降维和数据清理的有效方法之一.针对现有相关性度量方法不能直接度量混合特征(连续特征与离散特征)之间相关性的问题,将连续特征的特征值按照离散特征取值相同的原则进行分组,通过分组前后的数据变异性来度量混合特征之间的相关性.在度量连续特征与类别之间相关性的基础上结合类别区分互补性方法进行特征选择.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的混合特征相关性度量方法是有效的、可行的.相比于几种经典的特征选择方法,提出的特征选择方法在特征约减效果及分类性能上都具有优势.     

一个优化DDSS信息设计的信息选择模型

本文结合DDSS研究讨论了信息系统设计中的信息选择问题。在定性和定量分析的基础上，建立了一种基本成本－效益的信息选择模型。     

考虑多种偏好信息的多阶段方案选择方法

针对方案选择过程中专家倾向于采用不同偏好信息的问题,提出了考虑多种偏好信息的方案选择方法。专家可以从方案集中选择出子集,从效用值、偏好次序、互反判断矩阵和模糊偏好关系四种形式中选择一种对方案子集进行评价;采用转化函数将专家给出的偏好信息转化为偏好向量;根据各个专家的偏好向量集结方案分类结果;将结果用于反馈调整各专家的方案子集;最后通过多个阶段的反馈与调整,改进群体一致性以获得最优方案。将该方法用于某汽车制造商汽车零部件再制造方案的选择,验证了所提方法的有效性。     

用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法。实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验证了该方法的有效性。     

基于潜在类别模型的航空旅客分类

潜在类别模型是用潜在的类别变量来解释外显的类别变量之间的关联,使外显变量之间的关系通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性.为研究民航旅客的选择行为偏好、改进航空公司收益管理策略,文中引进潜在类别模型,然后从 PNR 数据中选择合适的观察变量,概率参数化后带入模型进行建模,利用 Mplus 软件对模型进行求解评价,最终得到了最合理的民航旅客分类.由于是基于订票数据的,所以与以往研究相比,此方法从根本上避免了因可靠性带来的偏差风险     

基于前景值的多类型出行者逐日路径选择模型

为研究非平衡态下的出行者逐日路径选择行为,以前景理论为基础,综合考虑出行者对路网随机性和逐日路径调整行为中的有限理性,基于出行经验数据逐日更新预留出行时间参考点,根据有限记忆规则和理解行程时间更新计算逐日路径前景值,并构建基于转移系数的逐日流量更新规则。最后结合算例分析了有限理性、完全理性、完全历史信息和非完全历史信息出行者所占比例及预留行程时间可靠度值对路网达到平衡态的演化时间及最终流量分布状态的影响。     

融合社交信息的局部潜在空间推荐方法

随着社交网络的发展,越来越多的研究利用社交信息来改进传统推荐算法的性能,然而现有的推荐算法大多忽略了用户兴趣的多样化,未考虑用户在不同社交维度中关心的层面不同,导致推荐质量较差.为了解决这个问题,提出了一种同时考虑全局潜在因子和不同子集特定潜在因子的推荐方法LSFS,使得推荐过程既考虑了用户共享偏好又考虑了用户在不同子...     

基于前景理论的实时路径选择模型

动态路径诱导是解决交通拥堵问题行之有效的手段.传统动态路径诱导系统中的路径选择模型依托期望效用理论,实践表明这种以确定性的理论解决具有不确定性的交通问题的模型与出行者的实际行为之间存在明显的背离.针对交通状况的复杂性、时变性、不确定性,本文建立一种基于前景理论的路径选择模型,该模型考虑了由于出行者的主观能动性而导致的非完全理性化的交通行为特征,能够准确地描述不确定性交通条件下出行者的决策过程.通过仿真实验对比基于前景理论与基于期望效用理论的路径选择模型给出的最优路径,结果表明前景理论在描述出行者的路径选择行为时能够在一定程度上克服期望效用理论的不足,可以较准确地刻画出行者在不确定性条件下的路径选择决策行为,更接近于出行者的实际行为模式.     

基于信息获取私家车路径选择行为模拟*

为了研究大城市私家车出行选择对物流配送方案生成的影响,综合考虑私家车驾驶者出行知识、获取的出行信息,建立了考虑自身风险规避、自身后悔规避与相对风险规避、相对后悔规避的路径选择混合效用随机模型,给出了确定预期后悔阈值的方法。基于模型的随机性,使用蒙特卡洛方法对模型中的随机参数进行了标定。通过实验网络对比了信息条件下和无出行信息条件下私家车驾驶者备选路径生成及路径选择行为,给出了不同条件下产生差异的原因,说明建立的模型符合对驾驶者在不同条件下的实际出行选择行为模拟。     

ATIS环境下动态多用户路径选择行为仿真研究

交通仿真模型在先进的交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用,研究提出了先进的出行者信息系统ATIS的多用户路径选择仿真系统框架,根据ATIS环境下的不同出行者行为和信息属性,把出行者分为传统型TR、固定路径型PS、理性型BR、用户均衡型UE、系统最优型SO以及VMS型,运用基于仿真的DTA给出了各类出行者的路径诱导算法,开发了ATIS环境下的微观仿真系统TESS,并以杭州市中心区路网为例进行了仿真分析。精度分析表明,基于模拟的方法可以详细刻画ATIS环境下不同类型的出行者的路径选择行为;敏感性分析表明,当受导用户市场占有率为0.2左右时,整个交通系统的总效益最高。     

实时信息下的乘客路径选择行为

智能公交系统伴随着智能交通信息系统的发展而逐渐普及,其目的是向乘客提供各种实时交通信息,以提高出行的便利性和灵活性,最终实现公交出行分担率的提升。针对公交网络的特殊性,提出符合乘客路径选择行为且易于确定的广义路径定义,以成都公交电子站牌信息为背景,设计问卷对乘客路径选择行为及出行意向进行调查。采用定性和定量分析相结合的分析方法,基于随机效用理论,建立包括路径选择方案特性变量和乘客个人社会经济属性特性变量为解释变量的Logit和混合Logit路径选择模型,运用蒙特卡洛模拟和极大似然法完成参数估计。分析结果表明,混合Logit模型能更合理地解释由个体偏好而导致的路径选择行为差异,有助于对复杂公交行为的理解,以便更好地用以指导实践     

ATIS信息诱导下的路径选择行为研究

出行车辆在行驶途中会根据路况随时调整行驶路径,这给公共交通先进出行者系统（ATIS）的研究带来一定的困难。基于多Agent仿真建模方法对ATIS 条件下出行者的路径选择及在途调整行为进行了研究,构建了在途路径调整下的出行者路径选择模型,并利用Repast S仿真工具进行仿真分析,得出了ATIS对出行者在途影响的结论。该方法为ATIS的合理配置和有效利用提供了理论依据。     

考虑直线式公交停靠站影响的交叉口通行能力计算模型*

为了更为准确计算信号控制交叉口通行能力,在HCM2010方法的整体框架下,针对交叉口上游直线式公交停靠站对通行能力的影响进行了研究。运用交通流理论,分析了在不同到达时刻条件下,单辆公交车停靠对所在车道绿灯损失时间的影响。在此基础上,运用概率论,分别建立了公交停靠站所在车道为直右共用车道、右转专用车道和右转与公交共用车道三种情况的交叉口通行能力计算模型,并对影响因素进行了敏感性分析。研究结果表明,公交停靠站与交叉口的间距以及公交停靠站所在车道的车辆到达率对通行能力起主要影响,实践中应保证公交停靠站与交叉口的间距能满足该车道红灯期间车辆排队长度要求。     

Numerical analysis of a time allocation model accounting for choice overload

The cost of time has been suggested as a factor associated with the choice overload problem. This term refers to the discomfort or paralysis experienced by individuals when facing a choice within a large set of alternatives, as it has been evidenced in experiments by behavioural and social psychologists. We introduce a rational model of time allocation to analyse how increasing the number of options of a given product may change consumer's allocation of time and in turn affect her welfare. Under some standard assumptions, the numerical analysis of the model reproduces two key experimental findings, namely choice paralysis – i.e. the choice problem is abandoned if the number of options is too large – and choice dissatisfaction – that is, the apparent paradox that increasing the number of considered options beyond certain limit, in turn choosing better, eventually diminishes welfare. The model analysis provides specific threshold values for the occurrence of both phenomena.     

可变情报板诱导效果评价模型

针对北京市道路交通可变情报板VMS(variable message signs)的信息服务,结合表明嗜好调查法(SP调查)结果,分析VMS交通信息服务对驾驶员路径选择行为的影响因素,建立诱导条件下驾驶员路径选择行为的多元Logit模型,并利用调查数据对模型参数进行估计,从定量角度评价VMS交通信息服务对驾驶员行为的影响以及在此影响下道路交通拥堵缓解效果.最后以北京市部分区域路网为研究对象,进行设置VMS前后的效果评价,通过交通流量的变化定量评价VMS对均衡路网交通流的效果,验证模型的有效性.     

无人机航路规划环境模型研究

通过威胁信息的分层转化,利用信息融合原理构造无人机航路规划的环境模型。在对原始数字地图二维三次插值处理的基础上,分别针对无人机的最大爬升坡度、最小离地间隙以及纵向转弯曲率约束进行了数字地形的调整。分别对探测威胁和火力威胁进行分析,以雷达发现概率、水平距离以及遮蔽影响因素构造探测威胁转化模型,以击落概率和导弹最大作用半径构造火力威胁转换模型,以地形因素的形式融入预处理后的数字地图中,经相关约束调整构造出无人机航路规划环境模型。