教育部重点实验室开放基金(kfj100107)
- 作品数：4 被引量：25H指数：3
- 相关作者：戢晓峰魏雪梅覃文文陈方更多>>
- 相关机构：昆明理工大学吉林大学长沙理工大学更多>>
- 发文基金：教育部重点实验室开放基金汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金云南省应用基础研究基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程经济管理更多>>
- 基于K-means聚类的快递企业客户细分方法被引量：5
- 2011年
- 为了实现对快递企业客户的科学划分,制定差异化的客户营销策略,建立了一种基于K-means聚类的客户细分模型。对快递企业呼叫中心的客户相关数据特征进行了分析与预处理,确定了合理的客户细分变量,并建立了基于呼叫中心数据挖掘的客户细分流程。以某快递企业为例对客户细分方法进行了验证。结果表明该方法能够有效区分快递客户为敏感客户、节俭客户、高端客户、潜在客户与优质客户等五类。
- 覃文文戢晓峰
- 关键词：客户细分数据挖掘聚类
- 基于SEM的驾驶员出行信息搜寻行为分析被引量：16
- 2012年
- 出行信息的搜寻与获取是驾驶员出行决策的重要依据.为获取驾驶员的出行信息搜寻行为特征,以昆明市412个样本数据库为基础,建立驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM),并拟合各变量之间的路径关系.其中,驾驶员出行信息搜寻的因果结构方程模型重点分析个体属性、信息源因素及环境因素与搜寻行为之间的关系;驾驶员出行信息搜寻的过程结构方程模型则模拟驾驶员的出行信息搜寻过程.结果表明:驾驶员由于自身属性的不同在信息源与搜寻行为上存在显著差异,搜寻行为中驾驶员对出行信息的认知及信息源的选择是重要的影响因素.此外,驾驶员出行信息搜寻过程模型主要受到个体属性与信息需求的影响.
- 魏雪梅戢晓峰陈方
- 关键词：城市交通出行信息结构方程模型驾驶员
- 出行信息影响下驾驶员任务集聚认知模式研究被引量：3
- 2013年
- 出行信息的认知能够为驾驶员出行决策提供重要依据。为了科学解释多源出行信息影响下的驾驶员任务集聚认知模式,分析了驾驶员任务集聚认知模式的影响因素,并对驾驶员多源出行信息环境进行了解析。为获取驾驶员多源出行信息认知模式特征,以某市412个样本数据库为基础,运用有序多分类Logistic回归方法构建驾驶员认知模式的决策模型,解析了驾驶员属性、信息源认知偏好与出行决策之间的关系。结果表明:对出行信息源认知良好的驾驶员,根据出行信息改变出行决策的频繁程度通常更高;随着驾龄的增长,驾驶员根据出行信息改变出行决策的频繁程度反而降低。
- 戢晓峰魏雪梅
- 关键词：LOGISTIC回归模型
- 考虑局部排队延误的VMS选址双层规划模型被引量：4
- 2014年
- 用Monte Carlo模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6组Pareto解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.
- 戢晓峰覃文文
- 关键词：智能交通交通诱导
