【摘 要】
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本文针对频繁停车接送乘客的航站楼陆侧道路的交通混乱拥堵等问题，研究构建基于车辆行为的精细化仿真模型，对车辆走-停-走的行为过程进行微观建模与仿真。首先分析道路环境中的车辆行为过程，分析人、车、路对车辆行为的影响，然后建立道路和车辆的微观模型，最后采用精细化停车时间的方法计算车辆的停车时间进行微观仿真。实验对某机场航站楼前道路的车辆进行微观仿真，与实际交通数据进行对比，结果表明车辆通行时间及行为变化
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本文针对频繁停车接送乘客的航站楼陆侧道路的交通混乱拥堵等问题，研究构建基于车辆行为的精细化仿真模型，对车辆走-停-走的行为过程进行微观建模与仿真。首先分析道路环境中的车辆行为过程，分析人、车、路对车辆行为的影响，然后建立道路和车辆的微观模型，最后采用精细化停车时间的方法计算车辆的停车时间进行微观仿真。实验对某机场航站楼前道路的车辆进行微观仿真，与实际交通数据进行对比，结果表明车辆通行时间及行为变化都与实际情况相似，为车辆通行限行时间的规划与管理提供了科学的依据。
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本文针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题，提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模方法。该方法利用粒子群算法对灰色模型的累加阶数以及背景值参数寻优，以发挥灰色模型的最大性能。同时，利用BP神经网络对灰色建模的误差进行补偿，以提高固废产生量的预测精度。最后，利用华盛顿州电子固废数据验证了所提方法的有效性。通过对电子固废产生量的精确估计，为电子固废回收的
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