简介:摘要模型构建的教学方法对于教学的展开绝对是利大于弊。在模型构建的过程中,不仅可以调动学生的学习积极性,激发他们的学习兴趣,同时也可以锻炼他们的实际动手操作能力,培养他们团结合作的精神。随着新课标改革的不断深入,模型构建的教学方式也会不断更新和完善,逐步推广到各个学校,从而提高教学水平,推动教学的发展。
简介:基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。
简介:摘要网络性能预测是指以现有理论等为基础,来构造具有预测性的模型以实现对未来业务数据的推测和估计。本文按照电力营销系统的特殊架构,建立了基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型,构建了电力营销系统的网络特征信息集,并设定了网络性能预测的信息过滤规则。此外,基于构建的电力营销系统网络预测模型,进一步研发了电力营销系统流量过滤模块。通过OPNET网络仿真结果显示,基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型能够有效降低网络阻塞,提高网络使用效率。