43、解析通勤者对捷运铁路的换乘意向

解析通勤者对捷运铁路的换乘意向

1. 引言

随着城市化进程的加快和车辆流量的增加,马来西亚的交通行业可持续性面临挑战。过去20年,该国汽车数量急剧增长,通勤者因交通事故等问题对自驾不满,开始寻找更好的通勤方式。为缓解巴生谷地区的交通拥堵,SPAD监管MRT项目,但MRT通勤者对铁路服务质量存在诸多不满。因此,需要探讨MRT服务质量问题、服务质量维度对通勤者满意度的影响,以及通勤者是否会因服务质量期望而选择换乘。

2. 文献综述与假设形成

2.1 有形性与行为意向

在铁路和交通服务中,期望提供清洁洗手间、照明良好的座位区、正确的指示牌等服务设施。相关文献表明,行为转换与意向之间存在有利关联,但也有相反结果。由此提出假设:
- H1a:MRT用户的有形性与行为意向之间存在直接负相关关系。

2.2 可靠性与行为意向

铁路服务提供商需真诚解决问题并及时响应通勤者投诉。不同研究对可靠性与换乘意向的关系结论不一。提出假设:
- H1b:MRT用户的可靠性与行为意向之间存在直接负相关关系。

2.3 响应性与行为意向

铁路服务提供商应积极服务通勤者,及时解决问题。虽然有研究表明响应性与意向有关联,但结果可能相互矛盾。提出假设:
- H1c:MRT用户的响应性与行为意向之间存在直接负相关关系。

2.4 保证性与行为意向

保证性与行为改变意向呈正相关,公交机构应关注用户的安全感知。保证性维度对客户满意度有一定影响,进而影响行为转换意向。提出假设:
- H1d:MRT用户的保证性与行为意向之间存在直接负相

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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