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21.
基于自动驾驶系统中感知硬件及算法系统的分析,在某款纯电动城市客车平台上,完成整车自动驾驶系统的软硬件搭建,实现自动驾驶功能,并进行效果测评。  相似文献   
22.
科学合理地安排公路规划项目建设序列,优化资源配置,是实现中国交通事业又好又快发展的必然选择。文中从紧迫性、重要性、经济性、交通效果四方面,采用路段饱和度、路段行政级别、路段重要度系数、内部收益率、交通服务质量改善率、交通运行效率改善率六参数构建公路建设项目排序参数体系,提出了基于离差最大化的公路建设项目TOPSIS排序模型。该模型以影响参数为因素指标集、公路建设项目为论域集构建公路建设项目实施序列矩阵,应用[0,1]线性变换将其标准化;充分考虑数据本身蕴涵的信息,采用离差最大化法确定影响参数的权重系数,并将标准化决策矩阵与参数权重相结合构造加权标准化决策矩阵,通过计算公路建设项目与正负理想方案的距离及与理想方案的贴近度来确定公路建设项目的实施序列。最后以5条公路建设项目排序为例,说明了该模型的实用性与有效性。  相似文献   
23.
24.
25.
有一部东风EQ1090(EQ140)型汽车,发动机在怠速、中速时运转正常,而在高速时排气管向外放炮。  相似文献   
26.
为了构建信号交叉口交通冲突模型,提取29个信号交叉口260 h的交通冲突数据,考虑交通冲突异质性,构建了随机参数(RP-PLN)交通冲突模型和随机效应(RE-PLN)交通冲突模型,采用贝叶斯方法和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)仿真对模型参数后验分布进行估计,利用方差信息准则和残差标准化决定系数对2种模型的拟合优度进行了比较。研究结果表明:2种交通冲突模型都可以有效处理交通冲突异质性;RP-PLN交通冲突模型的拟合优度优于RE-PLN交通冲突模型;当其他变量保持不变时,直行交通量增加1%可使直右交通冲突增加0.54%;右转交通量增加1%可使直右交通冲突增加0.65%;右转大车比例增加1%,直右交通冲突增加1.06%;物理渠化岛和标线渠化岛的设置可以分别使直右交通冲突降低18.9%和17.3%;设置加速车道可使直右交通冲突降低22.9%;右转半径增加1%,直右交通冲突降低10.5%;安装右转让行标志可使直右交通冲突降低16.5%;设置右转专用相位可使直右交通冲突降低29.8%。  相似文献   
27.
为测算人、车及交通枢纽等多维因素作用下旅客多模式交通时间节省价值,基于活动分析法获取旅客全过程出行RP数据,将传统的普通铁路列车作为参考方式,建立多因素作用下旅客区域多模式交通出行效用与影响因素之间的函数关系模型。根据边际效用递减规律确定旅客区域多模式交通城际出行的时间节省价值计算方法,并将测算结果应用到旅客运输方式选择合理性判定与新建运输方式价格制定。研究结果表明:旅客乘坐飞机、高铁相对于普通铁路列车的时间节省价值分别为60.09元/h和24.18元/h;从综合运输体系多模式交通时间节省价值的角度考虑,年收入在(48 320,120 180)元,对应的月收入在(4 026,10 015)元的旅客适宜选择高铁出行,年收入高于120 180元,对应的月收入高于10 015元的旅客适宜选择飞机出行;另外,基于时间节省价值构建了新建运输方式定价公式,应用本研究提出的定价公式测算了武广通道高铁票价,结果表明基于时间节省价值测算确定的高铁票价为441.62元,与现在武广高铁的实际票价463.5元相比,误差率仅为4.72%,说明本研究测算的时间节省价值在新建运输方式定价方面具有较好的科学性和应用价值。研究成果可为我国现代综合运输体系构建过程中多模式交通的定价及资源配置提供较为科学的参考依据。  相似文献   
28.
近年来,受到国内外疫情及国际经济发展大环境影响,航运市场低迷,市场对海员的需求发生变化,海员实操水平和应急能力不足、综合素质降低等问题突显。随着现代虚拟仿真技术在多学科教育教学改革中的应用和普及,以产教融合推动产业升级,以科技驱动产业技术创新,以数字赋能教育高质量发展逐渐成为教育界共识。加快数字化虚拟仿真技术在航海职业教育中的应用,解决航海职业教育中出现的短板和现实问题,需要锚定数字化创新,坚持深度产教融合,为航海职业教育高质量发展打造生生不息的虚拟仿真创新池和生态链。  相似文献   
29.
为了研究地震荷载作用下桩承式加筋路基的动力特性,基于显式有限元法结合黏弹性人工边界的时域波动分析方法,建立了三维地震SV波斜入射的输入方法。采用所建立的斜入射输入方法,研究了地震波斜入射作用下桩承式加筋路基地震反应规律。计算结果表明:与垂直入射相比,SV波倾斜入射可显著减小对路基抗震安全性起控制作用部位的位移、速度、加速度动力反应;加筋体的存在,可在一定程度上缓解地震荷载的冲击;同时,加筋层数、土工格栅的模量也对路基的抗震性能有很大的影响。  相似文献   
30.
应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息,构造了公交出行链,研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法;应用时间序列表征乘客出行时间特征,利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律;应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法,挖掘了个体乘客的出行空间规律;依据出行强度和出行时空规律,将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体;以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标,应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类,比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果,揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明: 当时段划分长度取5 min,时间规律性判断阈值取3.0时,利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳,与常用的DBSCAN算法相比,识别率提升了14.64%;增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性;时间窗长度达到3周后,空间模式规律的乘客比例下降趋缓,达到6周后趋于稳定;时间窗长度达到2周后,时间模式规律的乘客比例增长趋缓,达到4周后趋于稳定;时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%,但其出行量占到了总出行量的84.7%,公交依赖度很高,应作为公交机构重点保障的对象;本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性,规律性极高或极低的群体高度重合。   相似文献   
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