基于改进匹配追踪算法的化爆地震波信号时频特征提取

通过化爆地震波信号的时频分析可以获取丰富的地下岩层信息,为进一步的化爆地震波特性研究提供支撑。本文中利用爆炸地震波信号的非平稳随机特性,提出一种改进的匹配追踪算法(matching pursuits),该方法能更有效地获取化爆地震波信号的时频信息。该算法首先对地震波信号进行Hibert变换,将其转换成复数信号,获得爆炸地震波信号瞬时频率相位参数,再进行子波分解,从而显著提高了匹配追踪算法的运算速率;用分解后的信号计算其魏格纳威利分布(Wigner Ville distribution),有效地消除了交叉干扰项的影响。将该方法用于实测地震波信号的时频分析,获得了分辨率较高的时频分布图,且运算速率大大提高。     

方阵高次幂的算法

一个n阶方阵的多项式或高次幂是矩阵论中基本运算问题。在给定的矩阵的阶数及其多项式的次数都较高时,计算量很大。因此,就需要运用一些技巧来寻求简捷方法进行计算。     

关于四阶五阶非负矩阵逆谱的研究

非负矩阵的一般逆谱问题尚未得到解决,三阶矩阵的逆谱问题已由Loewy和Lon-don提出.文章对特殊四阶五阶非负矩阵逆谱做了研究,并且提出了多元数组是某个非负矩阵谱的条件,同时也给出了证明,从而对高阶非负矩阵谱的求法有一定的帮助.     

多项分布与多元Poisson分布

通过对多项分布与多元Poisson分布关系的研究,得到多元独立的非负整值随机变量X1,X2,…,Xn每一个服从Poisson分布的充分必要条件,并从另一个方面描述了二项分布与Poisson分布的内在关系。     

多交通方式实时信息影响下的通勤者出行行为

为确定实时信息对于出行行为的影响,探索了手机APP提供多交通方式实时出行者信息下的通勤者交通方式选择行为。采用意向调查方法,获取了上海市居民在提供包含两条自驾路线（以高架为主和以地面为主）和一条停车换乘地铁路线的实时交通信息情况下的交通方式选择行为数据。运用描述性分析和多元logit模型,得到了交通方式选择的主要影响因素。研究发现,通勤者的驾龄、家庭私家车数量、开车频率、获取交通信息频率、停车换乘设施使用经历等个体属性,行程时间和车厢拥挤程度等信息内容,会显著影响出行决策。此外,提出了对交通规划与管理和多交通方式出行者信息系统研发有指导意义的建议。     

论永寿方言人称代词复数的表现形式简

学术界对关中方言人称代词的研究成果之一就是人称代词通过变调来区别单、复数意义,永寿方言的人称代词也符合这一规律.但是,永寿方言人称代词还有以下特征：变调后加“[ti]”仍表示复数意义,“[ti]”可以省略而不影响其复数意义的表达;作定语时有一种特殊情况：变调后既可以表示复数意义又可以表示单数意义.     

提供交通信息条件下的途中改道行为研究

针对我国城市快速道路先进出行者信息系统的宴例——上海城市快速路交通诱导系统，研究了提供交通信息条件下的途中改道行为．针对一块实地运行的中型图文混合型可变信息标志（VMS），采用偏好陈述调查法（stated preference survey）采集途中改道行为数据，采用离散选择分析方法分析数据，估计了描述途中改道行为的多元罗吉特模型．分析表明，交通信息会影响改道行为，不同的信息内容对改道行为影响是不同的（例如事故信息的影响较大），驾驶员的年龄、性别等个体属性也是影响改道行为的因素．最后，给出下一步研究设想．研究结果可为先进出行者信息系统的投资、运营和评价提供有力依据．     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

基于logit模型的共享汽车出行影响因素分析

为定量分析影响使用共享汽车出行的主要因素,以543份有效调查问卷收集的数据为基础,从个体特征、出行特征和出行者对共享汽车服务水平的主观感知3个方面开展研究,分别运用有序Logit模型和多项Logit模型建立共享汽车出行频率预测模型,并对比预测精度。结果表明,职业类型、对共享汽车舒适性、便利性、经济性和时耗性的主观感知5个变量与共享汽车出行频率显著相关。有序Logit模型和多项Logit模型的平均预测准确率分别为78.41%和92.40%,多项Logit模型的预测效果较好。     

A linear negative multinomial model

A linear model is defined for logarithmic and linear functions of negative multinomial frequency counts. A closed-form estimator of the model parameters, estimator covariance matrix, and general Wald test are derived under the assumption of negative multinomial sampling.