| 文献与研究要点 | 分享人 | 发表信息 | 资料 |
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Automating traffic model enhancement with AI research agent本文提出了 TR-Agent,基于 AI 通过闭环迭代过程自主开发和优化交通模型的工作框架。流程分为创意生成、模型构建、模型评估和迭代优化,TR-Agent 进行的优化显著提升了模型的性能,同时其相比于传统方式提高了建模效率和效果。 | Transportation Research Part C 2025-06 | 暂无 | |
Charging demand analysis framework for electric vehicles considering the bounded rationality behavior of user文章提出一种考虑用户有限理性行为的电动汽车充电需求分析方法,首次整合出行活动链、累积前景理论(CPT)和动态交通分配,量化充电站容量、EV保有率、用户理性程度的影响。 | Electrical Power and Energy Systems 2020-02 | 暂无 |