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停车收费费率是调节城市居民出行结构、改善城市交通状况的重要手段.由于机动车拥有者的不同,停车费用的真正支付者及其影响下的政策效果也有所不同.将支付者分为个人支付和单位报销两类,采用交通行为分析的方法讨论停车费用对支付者的影响.以北京市繁华地区为例,进行停车行为偏好调查(Revealed Preference,RP调查)和意向偏好调查(Stated Preference,sP调查),从中筛选出个人支付和单位报销样本.在此基础上,分别利用个人支付样本、单位报销样本以及全体样本建立以私家车、公共汽车、出租车为选择对象的出行方式选择Logit模型.分析结果表明:停车收费费率对人们的出行方式选择具有显著的影响作用,且停车收费费率对个人支付者影响更大,对单位报销者影响较小.证实停车费用支付者不同,其行为模式也有所不同.模型为定量分析各种支付者的交通需求提供了工具. 相似文献
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由于不确定性而面对风险是交通系统的固有特征,因此通过通勤者个人属性特征、交通运行状态指标调查和心理实验对北京市朝阳区通勤者的风险偏好产生机理及特征进行实证研究。根据前景理论对风险偏好的定义,统计分析发现不同决策场景下通勤者的风险偏好差异显著。面对迟到,通勤者倾向于风险追求;面对早到,通勤者倾向于风险规避。线性判别分析研究发现早到时,风险偏好和个人社会属性特征相关;迟到时,风险偏好和交通系统运行状态相关。对线性判别模型的敏感性分析发现出发时间和出行频率是出行者风险偏好最敏感的指标。 相似文献
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预测信息下的驾驶员逐日路径选择行为与系统演化 总被引:1,自引:0,他引:1
运用微观仿真方法,研究预测信息作用下驾驶员逐日路径选择行为与路网交通流的演化.首先,分析了目前研究存在的不足,针对预测信息情形,设计了一种可行的行程时间预测方法,根据驾驶员逐日路径选择过程,建立了理解行程时间更新模型和路径选择模型.然后,在2条平行路径的简单路网中,仿真了预测信息条件下驾驶员逐日路径选择过程,分析了模型参数取值不同时路径流量随时间演化的波动性和路网系统的效率.结果表明:路网流量的波动性和系统效率都与驾驶员对预测信息的依赖程度和预测模型参数有关,且二者的变化规律相似.最后,以系统最优为目标,给出了预测模型参数的最佳取值范围. 相似文献
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目的 作为目标检测的后置处理算法,非极大值抑制(NMS)算法被用于移除多余的检测框。然而,NMS算法在每轮迭代中抑制所有与预选取检测框Intersection-over-Union(IoU)值大于给定阈值的检测框,容易造成目标的漏检和误检。此外,阈值的选取对整个算法的效果有着至关重要的影响。针对这个问题,本文提出了改进的NMS算法,分别为分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法。在连续比例惩罚因子NMS算法中,阈值对算法的运行效果仅有轻微的影响。方法 改进的NMS算法首先根据检测框与预选取检测框的IoU值大小计算出检测框对应的比例惩罚因子;然后将检测框置信度分数乘以比例惩罚因子,通过比例惩罚因子逐轮降低检测框的分数;最后经过多轮迭代后移除分数低于阈值的检测框。结果 基于分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法的Faster RCNN目标检测模型在PASCAL VOC 2007数据集下,Faster RCNN的检测平均精度均值(mAP)相较于传统的NMS算法分别提高了1.5%和1.6%。其中,以火车类为例,当准确率和召回率均为80%时,火车类检测的漏检率和误检率分别降低了1.8%和1.2%。与传统的NMS算法相比,本文所提出改进的NMS算法可以有效地保留目标检测框和移除目标的假正例检测框,从而降低NMS算法的漏检率和误检率。结论 在时间复杂度相同和运行效率一致的情况下,与传统的NMS算法相比,本文所提出的改进NMS算法mAP值得到了显著的提升,同时本文算法为其他目标检测模型提供了一个通用的解决方法。 相似文献
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