简介:传统的交通选择模型采用基于期望效用理论的离散选择模型,但忽略了不确定性条件下人们决策的有限理性特征.本文提出一种基于前景理论的交通方式选择模型,以交通出行时间和出行费用为特性变量设置参考点,建立基于价值函数和决策函数的前景值,并通过Logit模型对交通出行方式进行预测.本文以清华大学学生出行为例,通过问卷调研获得出行时间和出行经济费用的参考点,利用该模型较为准确地预测了不同交通出行方式的分担率,验证了基于前景理论交通方式选择模型的有效性.此外调查研究了不同出行距离下清华大学学生出行交通方式的选择变化,并对北京轨道交通规划和绿色出行引导提出启示.
简介:1引言矩理论是图像处理领域的重要内容。通常希望用一系列符号或某种规则来具体地描绘一幅图像的特征,以便在进一步地识别、分析或分类中有利于区分不同性质的图像。同时,也可以减少图像区域中的原始数据量。不变矩(Invariantmoments)是一种高度浓缩的图像特征,具有平移、灰度、尺度、旋转等多畸变不变性,因此矩和矩函数被广泛用于图像的模式识别、图像分类、目标识别和场景分析中。M.K.Hu[1]在1961年首先提出不变矩的概念,证明了矩组(7)对于平移、旋转和大小比例变化都是不变的,因此用它们可以描绘一幅给定的图像。由于不变矩具有良好的平移、旋转和尺度缩放不变性及抗干扰性,一直是图像识别领域的重要研究课题。
简介:在关于道路交通安全领域的研究中,交通事故风险的量化一直是众多学者非常关注的问题.本研究旨在对多风险因素叠加作用下的交通事故风险进行量化,并根据结果提出交通管理建议.本文建立了交通事故风险指标体系和基于互信息理论的交通事故风险测度模型.研究结果表明,大部分交通事故发生时存在多种风险因素,且事故风险随着风险因素的增多而增大.此外,在行车过程中,当违法行车风险与突发意外事件风险同时存在时,二者会产生较强的相互作用,产生较大的交通事故风险.因此,在制定道路交通安全管理措施时,要防范多重风险叠加现象的出现,尤其是重点风险组合的出现,才能有效降低交通事故发生的概率.