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城市交通流信息集成是ITS（智能交通系统)的重要组成部分，起着衔接和融合各个交通业务系统的泛平台性支撑作用。博康集团公司联合清华大学共同提出的“智能集散型城市交通流信息集成总体方案”深入研究了交通流信息的功能需求和相关集成技术定位，依托基于MAS(多智能体系统)技术的智能集散型交通信息平台，从信息的采集、处理、发布各个层面提供了全方位的交通流信息集成解决思路。本方案技术领先，实用性强，在深圳市已获成功应用，全国推广态势良好。     

基于多线程技术的网络化数控加工系统

利用VC 多线程技术研制出基于网络的数控机床远程控制系统，可使计算机与数控机床进行远程数控代码接收与发送，为数控机床群的网络化控制与管理奠定了必要技术基础．本系统得到成功应用并取得良好的效果．     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

公路交通网特定资源运输能力评估的建模与实证分析

将公路资源运输抽象为一个公路运输网络,采用计算机仿真方法对资源运输车于网络上分配,运用标记法求解公路运输网络的最大流,从而实现对现有公路网资源运输承载能力的评估.最后,基于2个坑口电厂建设项目论证了该评估模型的可行性和有效性.     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

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首先介绍了系统的开发目标和系统的总体框架结构,然后分别介绍了各主要模块的功能和具体的实现过程.为协调公路网络建设、规划及管理之间的工作,建立了基于GIS的公路网管理决策支持系统.利用GIS技术,通过交通信息采集系统建立了基础地理信息数据库和公路交通信息数据库,并生成了动态电子地图系统,对交通信息分析的结果实现了信息可视化输出,从而为公路交通管理部门和规划部门提供准确、直观的决策信息.     

云南省道路货物运输业发展现状、问题及对策

根据“云南省站场规划”项目调查资料为基础,分析云南道路货物运输发展现状,重点讨论道路货物运输发展中存在的问题,提出以道路运输组织结构调整为主的对策,对推进道路运输业的改革具有一定的参考作用.     

城市快速公交模式选择和网络构建研究——以武汉为例

为进一步协调好快速公交和轨道交通之间的关系,合理确定快速公交功能定位、发展规模以及网络布局至关重要.以武汉为例,从公共交通客流需求、城市空间布局与道路交通条件等方面展开研究,借鉴国内外快速公交发展模式的成功经验,确定武汉应选择“BRT与轨道交通互补、高效衔接”、共同作为骨干的公共交通发展模式.在此基础上,运用线网密度匡算法和客流需求量匡算法提出了武汉快速公交发展合理规模,在轨道交通网络规划的基础上,从点、线、面三方面入手进行分析,提出了跨区骨干、镇内联通及远城过渡三种线网层次的网络布局方案.