基于智慧出行用户画像的出行期望预留时长分析

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可靠的交通出行信息服务是优质出行体验的基本保障,为了探究不同属性出行者、不同出行活动需求条件下的合理预留时长,通过意向(stated preference,SP)调查实验获取出行者在各类典型出行活动场景下的期望预留时长,采用卡方检验与非参数秩和检验验证出行者的个人属性与出行活动类型对期望预留时长的差异性影响.结果表明:受出行活动的价值或惩罚影响,不同类型出行活动的提前到达需求程度以及与之对应的期望预留时长存在显著差异,出行活动价值或惩罚越高,出行者期望预留时长越长;相同类型出行活动需求下,出行者的个人属性亦会显著影响期望预留时长,不同类型出行活动需求下,影响出行者期望预留时长需求的属性类别存在差异,同一类型出行活动需求下,出行者属性的不同分类水平影响出行者期望预留时长需求,其差异程度可高达32 min(103%).研究结论对于开展精准出行用户的信息服务具有重要意义.
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为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近算法使悬浮间隙能够在有界范围内达到最优.首先,以悬浮负载为受控对象建立系统垂向动力学方程和电压控制方程,以此构造能够表征系统非线性的状态空间方程.其次,确定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络基本结构,根据悬浮间隙误差约束条件和控制电流构造输入输出,并以此设计控制律保证所输出悬浮间隙能够在多种扰动的综合作用下持续稳定;再次,基于Lyapunov