温度和麻醉对神经几种兴奋性指标的影响——兼论何者可以正确反映兴奋性

在蟾蜍坐骨神经-腓神经观察了温度和麻醉对几种兴奋性指标的影响。结果表明,标准电量(a)随兴奋性的变化而有规律地变化。兴奋性愈高。a值愈小。而Weiss式中的b、基强度(Rh)、时值(Chr)及强度—时间曲线均不能正确反映兴奋性。细胞膜时间常数(RC)与兴奋性的变化无规律性联系。结论,a是兴奋性的可靠定量指标。     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

基于多源数据融合的干线公交车辆行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度，在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上，提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合，其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合，对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析，其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测，其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%，优于ARIMA模型的11.69%，更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.     

新型列控系统无线闭塞中心测试平台研究

新型列控系统是对我国列车运行控制系统的最新研究与技术探索,无线闭塞中心作为新型列控系统的地面核心设备,实时控制列车间的追踪间隔,保障管辖范围内列车安全运行。为发掘新型列控系统无线闭塞中心设计中的不足,需利用测试平台对其安全功能进行充分验证。既有无线闭塞中心测试平台由于逻辑及数据结构设计问题,难以适配新型列控系统的工程数据,且无法满足新型列控系统部分功能的测试需求。通过分析新型列控系统工程数据及无线闭塞中心系统功能,对既有测试平台进行升级,将逻辑构建方式由以数据为基础调整为以模型为基础,降低测试平台与工程数据的耦合性;利用真实线路数据及新型列控系统中典型运用场景对该测试平台功能进行验证。验证结果表明,该测试平台解决了适配度不高、数据配置复杂的问题,可以满足新型列控系统无线闭塞中心多场景测试需求。     

基于MTM的标准工时分类与浪费识别

削减人工工时、减少浪费一直是车间管理中的核心工作。车间管理者与工程师在寻找浪费问题时通常使用现场调查的方法,而缺少定量分析的手段,即车间缺少数据来显示非增值工时的量级与来源。文章基于MTM标准工时,将工时的代码与工时的价值进行关联,将浪费以数据的形式呈现,最终形成了可量化的浪费识别方法。最后本文以实际事例展示出此方法的应用场景及其浪费分析,并证明其具有良好的实施效果。