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51.
针对高铁列控系统的并发性、混成性、交互性等特点,基于列控系统技术规范,结合Multi-Agent理论、Prometheus建模方法以及仿真技术,提出基于Multi-Agent的高铁列控系统复杂运营场景建模与仿真方法。最后,以CTCS-3级列控系统的RBC切换场景为例,构建基于Multi-Agent的RBC切换场景模型,并利用Multi-Agent仿真工具对模型进行仿真。仿真结果表明,该方法能够满足列控系统并发、混成、交互的复杂特性,可为列控系统复杂运营场景建模仿真与安全分析提供技术支撑。  相似文献   
52.
坚决不打车     
王硕 《汽车生活》2009,(1):138-139
"我肯定不会买车的。不说养路费和车船使用税,仅是每天把车停楼下,心里就不踏实,尤其刮风下雨的时候,报警器一个劲儿地响,分不清是打雷震的,还是有人撬你车门。"  相似文献   
53.
王硕 《铁道建筑技术》2024,(3):176-178+213
北京城市副中心站综合交通枢纽工程超大基坑深达32 m,基坑东西长达1.8 km,基坑开挖施工过程中防渗控水是其最富有挑战的问题。本文针对副中心站深大基坑多层含水层条件和支护结构、帷幕结构的特点,采用理论分析方法,揭示了该类超大深基坑的渗流特征,提出了适用该类地层的精准涌水量计算方法,并确定其渗流量。通过深大基坑疏排水总量估算与基底抗突涌验算,综合提出了坑内疏干与基底承压含水层减压相结合的控水措施,保障了该类超大深基坑工程的安全施工。  相似文献   
54.
在列控车载设备功能场景的测试序列生成过程中,针对不能充分利用场景以外子序列衔接关系的问题,提出一种基于有向乡村邮路问题的测试序列优化生成方法。将列控车载设备所有功能场景的子序列构建成一个强连通有向图模型,并根据覆盖的功能场景构建需求弧集。利用有下界容量网络最小费用可行流算法,实现以最小成本构建包含需求弧集的欧拉图,再利用Hierholzer算法生成测试序列。以CTCS-2级列控车载设备的功能场景为例并相比于现有方法。结果表明:所述方法能够充分利用所有子序列的衔接关系生成覆盖指定功能场景的最优测试序列,等级转换和模式转换场景测试序列的成本分别降低4.2%和1.4%。  相似文献   
55.
为深入分析总结改革开放以来我国道路运输技术的发展历程,找准我国道路运输技术的发展趋势,通过实证分析等方法,对改革开放40年来我国道路运输技术的创新发展成就进行了总结,对促进交通运输科技发展所做的决策研究进行了回顾,指出了决策支持政策对于我国道路运输科技发展起到的先导性作用;从运输装备、组织模式、运输服务、运输管理、绿色安全五个方面,对改革发展过程中道路运输取得的关键技术成果和创新发展成就进行了总结。通过规范研究等方法,对未来我国道路运输科技的发展趋势进行了研判,指出以绿色、智能、泛在为特征的颠覆性技术将不断突破,推动道路运输生产方式和发展模式发生革命性的变化。  相似文献   
56.
文章以广西梧州港赤水圩作业区码头工程为例,系统介绍了该码头给排水工程的设计要点,为类似工程项目的给排水设计提供借鉴。  相似文献   
57.
58.
近几年来,城市综合管廊的应用及发展规模越来越大,已经成为市政工程未来发展的一个主流趋势。城市综合管廊的出现对于城市地下空间利用率的提高有着至关重要的意义,另一方面在后期管线改造维护中也避免了对城市道路的二次开挖。但综合管廊中涉及了数量巨大、种类繁多的管线,导致在设计、施工以及运维过程中均存在了一定的问题。为解决上述问题,本文以BIM技术做为综合管廊建设中的一条技术途径,将BIM技术应用于综合管廊建设规划、设计、施工及运维整个全生命周期中。一方面有利于城市综合管廊的协同管理,另一方面在施工效率的提高以及工程质量的保障方面均有着相当重要的意义,促进了市政综合管廊的发展与应用,也为后期BIM技术在综合管廊中的应用研究提供一定的借鉴与参考。  相似文献   
59.
在列控车载设备测试过程中,测试案例之间往往存在顺序关系和组合关系,这些关系在实际测试中具有重要作用。为使测试序列以最小的成本覆盖测试案例集、顺序关系集和组合关系集,提出一种测试序列生成方法。首先,通过在有向图中引入弧的关联关系集,提出一种新的弧路径问题—关联弧路径问题,并给出一种基于遗传算法的求解算法。然后,将具有顺序关系和组合关系的测试序列生成问题转化为关联弧路径问题。最后,以CTCS-2级列控车载设备模式转换场景中的部分测试案例为例进行验证分析,生成的测试序列能够同时覆盖测试案例集、顺序关系集和组合关系集;与人工+DCPP方法相比能够有效降低测试序列的总成本;与遗传算法相比,本文算法的性能更优。  相似文献   
60.
城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时空变量模型、空间属性变量模型和环境变量模型 3个子模型融合而成,可捕捉时空关联性、区域差异性和环境变化对供需缺口的影响.同时,提出特征聚类-最大信息系数两阶段特征选择方法,筛选与供需缺口相关性强的特征变量,提高训练效率,减少过拟合.滴滴出行实例分析证明,特征选择后的 STDL模型预测精度显著优于BP神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络.  相似文献   
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