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城市居民个体属性数据获取方法 被引量:3
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作者 杭轩 杨超 《交通信息与安全》 2016年第2期31-38,共8页
基于活动的交通需求预测模型所需要的城市居民个体属性数据,在我国大部分城市的统计数据里,都无法提供。引入迭代比例拟合(iterative proportional update,IPU)算法,研究适用于输入IPU算法的数据格式,从而得出基于活动的交通需求预测模... 基于活动的交通需求预测模型所需要的城市居民个体属性数据,在我国大部分城市的统计数据里,都无法提供。引入迭代比例拟合(iterative proportional update,IPU)算法,研究适用于输入IPU算法的数据格式,从而得出基于活动的交通需求预测模型所需要的数据。利用国内查询得出的统计年鉴数据转化为边缘分布数据,将居民出行调查数据转化为样本数据,由IPU算法得到各类属性的边缘分布,通过蒙特卡洛法随机抽取样本中的家庭作为仿真输出家庭,以四川省绵阳市为实证案例,最终获取绵阳市490 000居民个体属性数据。结果表明,绵阳市各居委会居民年龄属性分布误差均值为12.4%,性别属性分布误差均值为11.1%,职业属性分布误差均值为13.8%;仿真490 000居民样本所需时间约为250s,而绵阳中心城区人口约为520 000人,仿真结果总体误差约为6%,算法在精度和运算效率上达到要求。 展开更多
关键词 交通规划 个体属性 ipu迭代算法 出行调查数据 统计数据
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基于多源数据的交通出行数据扩样及位置匹配研究
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作者 邹昌杰 陈玲娟 +3 位作者 汤文 郑小毅 王竹 徐琳 《物流科技》 2024年第21期79-85,共7页
随着城市交通出行规划的日益发展,需要精细的居民交通出行数据作为数据支撑以实现更准确的居民交通出行需求预测。文章基于多源数据,包括地块数据、居民交通出行样本数据以及总人口家庭特征数据,采用迭代比例更新算法(Iterative Proport... 随着城市交通出行规划的日益发展,需要精细的居民交通出行数据作为数据支撑以实现更准确的居民交通出行需求预测。文章基于多源数据,包括地块数据、居民交通出行样本数据以及总人口家庭特征数据,采用迭代比例更新算法(Iterative Proportional Updating,IPU),结合蒙特卡洛模拟,实现了获取小尺度的精细居民交通出行数据的目标,为精细交通出行数据的获取提供了有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 交通数据获取 ipu算法 精细位置匹配 出行数据扩样
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An Assignment Method for IPUs in Distributed Systems 被引量:1
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作者 黎亮 杨国纬 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 1999年第3期259-266,共8页
In a distributed system, one of the most important things is to establish an assignment method for distributing tasks. It is assumed that a dis tributed system does not have a central administrator, all independent pr... In a distributed system, one of the most important things is to establish an assignment method for distributing tasks. It is assumed that a dis tributed system does not have a central administrator, all independent processing units in this system want to cooperate for the best results, but they cannot know the conditions of one another. So in order to undertake the tasks in admirable pro portions, they have to adjust their undertaking tasks only by self-learning. In this paper, the performance of this system is analyzed by Markov chains, and a robust method of self-learning for independent processing units in this kind of systems is presented. This method can lead the tasks of the system to be distributed very well among all the independent processing units, and can also be used to solve the general assignment problem. 展开更多
关键词 distributed systems independent processing unit (ipu) assignment problem SELF-LEARNING optima algorithm
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