基于屏蔽门系统的青岛地铁环控通风应用分析

本文研究了地铁车站环控通风模式设计原理,通过调研国内各城市地铁环控通风模式应用实例,对比分析了屏蔽门系统与开闭式系统应用特点,从经济节能性、区域适用性、乘客舒适度等方向对比分析了屏蔽门系统与开闭式系统的设计特点,并以青岛地铁为例,探索屏蔽门系统的应用优势,为后续地铁环控通风模式设计与建设提供理论与实践指导。     

冬青

转过年头，春天就来了。春天是五彩缤纷的，上天把所有的颜色都集中到了这个绚丽的季节，把美好和向往也寄向此间。人们静心敛气，生怕一声高呼就震落了这枝头的绿色，怕一口大气就吹皱了那娇艳的容颜。冬青，既不名贵也不张扬，它萌发了幼嫩的叶儿来迎接这个春天。春天是短暂的，它像一道分水岭，把不幸留在山的那边，在这边开始种植新的希望。但是，昨天、今天、明天，有那么多的丝丝缕缕相连，如那堵绿色的墙，是无法隔绝空气的流通。在春风妙曼中，人们一点一点地酝酿着，万般滋味在心中交替。     

基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法

针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。     

基于混合深度学习的地铁站进出客流量短时预测

针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题,本文提出一种将卷积神经网络 (CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入,利用二维 CNN 与 ResNet 组成深层神经网络,捕捉站点间的空间特征,同时利用一维 CNN捕捉客流量的时间依赖.最后,基于参数矩阵,将时间和空间特征进行加权融合,完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据,对模型进行验证. 结果表明,相比现有传统的预测模型(ARIMA,SVR,LSTM,CLTFP,ConvLSTM),本文 ResNet-CNN1D模型具有更好的预测精度.     

船舶液力耦合器的液压控制系统设计与仿真

随着船舶工业的发展,海上交通航线的船舶密度越来越大,船舶的航行速度也越来越快,这些都对船舶的转向等操纵性能提出了很高的要求。船舶舵机是控制船舶转向、航线调节的重要设备,不仅决定了船舶的操纵性能,还与船舶航行安全息息相关。通常,船舶舵机的核心部件是液力耦合器,液力耦合器的液压控制系统决定了舵机的控制精度。本文首先对船舵的工作原理进行介绍,然后对船舵液力耦合器的液压系统进行分析,并在传统液压控制系统的基础上设计了一种新的控制系统,并完成了该控制系统的控制精度仿真。     

基于混合深度学习的地铁站进出客流量短时预测

针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题，本文提出一种将卷积神经网络 (CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入，利用二维 CNN 与 ResNet 组成深层神经网络，捕捉站点间的空间特征，同时利用一维 CNN捕捉客流量的时间依赖.最后，基于参数矩阵，将时间和空间特征进行加权融合，完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据，对模型进行验证. 结果表明，相比现有传统的预测模型(ARIMA，SVR，LSTM，CLTFP，ConvLSTM)，本文 ResNet-CNN1D模型具有更好的预测精度.     

车轮滚滚

冬季拉煤是汽个团一年一度的大事，是每个汽车兵接受考验的关键时刻，也是新兵们学习技术的好机会。