城市地面交通方式单位能耗水平对比

为获得城市内不同交通方式的单位能耗水平,利用交通运输能耗统计监测平台抽样统计相关数据,设计算法分析单位生产任务能耗水平。在分析城市交通方式能耗统计障碍基础上,设计抽样方案、划分分类方法;设计数据分析算法分析已获数据,利用实验对统计数据进行修正,获得私家车、出租车、公交车等交通方式单位生产任务能耗水平。结果表明,由于道路客货运生产和管理现状,基于多源能耗影响因素的统计难以实现,导致生产能耗水平没有基准。依据行业分类方法,结合前期数据调研下的当量换算,可以确定可信度较高的单位生产能耗阈限,为行业发展提供依据。     

基于BP神经网络的浙江省公路运输量的预测

本文在对浙江省公路运输量时序分析的基础上利用BP神经网络进行预测，得到了精确度很高的预测结果，改变了过去一直使用灰色预测、回归预测、指数平滑法等方法的局面，为浙江省公路运输量的预测提供了新方法。     

浙江省生态交通五项行动保障政策评价

建设生态交通对推进浙江交通运输行业转型升级和科学发展具有重要意义,分析了浙江省生态交通五项行动政策保障体系构建的原则,从资源集约利用的角度出发,通过目标分解法提取一系列生态交通评价指标,提出以最小的投入,最大限度地提高浙江交通运输业生态化水平。     

基于PReNet和YOLOv4融合的雨天交通目标检测网络

为提高恶劣雨天交通环境下车辆目标检测精度,提出一种基于PReNet和YOLOv4融合的深度学习网络DTOD-PReYOLOv4,融合了改进的图像复原子网D-PReNet和改进的目标检测子网TOD-YOLOv4;将多尺度膨胀卷积融合模块和添加了挤压激励块的注意机制残差模块引入PReNet,获得的D-PReNet可更有效提取雨纹特征;使用轻量化的CSPDarknet26代替YOLOv4骨干模块CSPDarknet53,为YOLOv4的颈部路径聚合网络模块添加复合残差块,同时采用k-means++算法取代原始网络聚类算法,获得的TOD-YOLOv4可在改善交通小目标检测精度的同时进一步提高检测效率;基于构建的雨天交通场景车辆目标数据集VOD-RTE对DTOD-PReYOLOv4进行了验证。研究结果表明：与当前YOLO系列主流网络相比,提出的DTOD-PReYOLOv4对原浅层ResBlock＿body1叠加残差块,可以更好地提取分辨率较小的特征;对原深层ResBlock＿body3、ResBlock＿body4和ResBlock＿body5进行裁剪,获得ResBlock＿body3×2、Re...     

价格策略在汽车市场中的应用

以汽车市场上价格战现象着手,通过分析价格的影响因素及采用的不同价格策略,探讨降价行为对于不同消费群体的影响,提出企业应该尊重市场经济发展规律的发展思路.     

先进制造业背景下高职机电类专业改革和实践研究

针对高职机电类专业,研究符合学院特色的专业定位、课程改革及就业岗位群能力分析,是高等职业技术学院今后专业改革的重点,本文将针对这些内容进行探讨。     

雨夜驾驶人对黑色障碍物视认距离变化规律研究

为预防和减少雨夜道路交通事故,定量研究降雨强度对驾驶人视认距离变化规律,以确定行车速度、停车视距及限速选择,进行实际道路试验研究。试验共选择被试38人,在不同降雨量的雨夜,选用黑色障碍物,在不同车速条件下,进行驾驶人空间距离判识实际道路试验。试验共进行71组,最终依据速度和降雨强度,聚类为25组不同条件下全样本试验。统计全部结果,分析数据分布特征。利用曲面回归分析方法,建立视认距离随降雨量和行车速度变化规律函数模型。模型相关系数为0.9832,模型有效度系数为0.94,可有效表示视认距离与瞬时降雨强度和行驶速度之间的关系。研究表明,随着单位时间内降雨量增加,视认距离缩短;随着行驶速度增加,视认距离减小;当两因素耦合作用于驾驶人时,会因为视认距离减小导致允许反应时间缩短。      

驾培机构信用评价的实证研究

模糊综合评价法可克服现行评价方法定量不够与评价面过广等不足,将其引入机动车驾驶培训机构信用评价具有一定的指导意义近年来,道路交通事故居高不下,每年因道路交通事故造成的人员死亡近10万人。据不完全统计,80%的道路交通事故是由机动车驾驶员的交通违法引起的。因此,对机动车驾驶培训机构进行专项信用评