简介:以《学位与研究生教育》期刊2001~2015年的载文数据为样本,运用共词分析的综合可视化研究方法,探索我国研究生教育领域的研究热点、研究主题以及学科结构,并试图找出未来拓展研究主题的切入点。研究发现,研究生教育领域的学科结构可归为三大体系(培养制度、培养过程、培养质量)和五大研究主题(学科建设研究、研究生培养制度研究、研究生培养质量研究、专业学位人才培养模式研究、研究生教学与课程研究)。其中,学科建设研究、专业学位人才培养模式研究、研究生培养质量研究、研究生培养制度研究是热点研究主题,但是近年来学科建设的关注度逐渐下降,而专业学位的关注度在逐年上升,研究生培养质量研究覆盖面广,但是主题内部的关联需要深入发掘。研究生教学与课程研究一直未受到应有的重视,关注度和研究力度均不够。
简介:为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示:支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.