26、预测智能手机僵尸现象的心理模型及干预措施

预测智能手机僵尸现象的心理模型及干预措施

1. 引言

1.1 社会问题

智能手机僵尸(SZ),即“行人在行走时使用智能手机的行为”,已成为全球性的社会问题。相关研究表明,SZ 会分散注意力,增加交通事故风险。例如,实验室实验显示,使用手机输入文本会降低注意力,使步行距离缩短、步幅变小,且使用智能手机时偏离常规路线的次数明显多于功能手机。此外,SZ 还会对视觉和听觉注意力以及步态稳定性产生负面影响。

正因如此,许多国家和地区出台了相关法规来规范 SZ 行为。如夏威夷颁布法令禁止使用智能手机,初犯者最高可罚款 35 美元;日本的神奈川、东京和大阪等地也有相关法令,但不罚款。

尽管用户知道 SZ 危险,但仍有近半数人在行走时使用智能手机。原因主要包括使用时间表和地图应用、社交媒体交流以及对智能手机的偏好。这主要归因于两个因素:一是智能手机成瘾,研究表明,成瘾倾向会增加 SZ 风险,成瘾程度高的人更容易错过外部刺激;二是智能手机使用习惯,智能手机的普及使使用它成为一种习惯,这决定了 SZ 的行为意图和意愿。

1.2 相关研究

Gerrard 等人和 Gibbons 等人提出的原型/意愿模型有助于理解和解释 SZ 现象的心理机制。该模型假设存在两个过程:理性行动路径,个体按自身意图行动;社会反应路径,行为由社会情境触发,与个体意图无关。其特点包括:过去的行为、积极态度、规范等会增加行为意图和意愿,个体对风险和负面后果的感知越低,越可能参与该行为;风险行为不仅由行为意图决定,还受行为意愿影响;若重要他人参与社会规范,个体的行为意愿和意图会增加,原型也会激发行为意愿。

不过,此前基于该模型对 SZ 现象的研

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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