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改革开放后我国汽车工业发展的主要特点是,汽车工业呈高速增长态势;结构性变动剧烈,宏观经济增长仍是影响我国汽车工业发展的最主要的外部因素。我国汽车工业发展在短周期下仍表现为与宏观经济增长同步、同向、同周期波动,而且这一规律今后仍将成立,并仍将直接影响我国汽车工业的发展。未来我国汽车市场需求在短期内不可能出现新热点。我国汽车工业已进入了瓣一轮调整期。我国汽车工业发展的下一次爆发式增长出现的时间在200 相似文献
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通过挖掘海量AIS数据, 提出了一种新的航道水深信息获取方法, 即构建船舶安全航行水深参考图; 采用数据预处理的方法对历史与在线的AIS数据进行清洗和修补, 生成船舶运动轨迹; 选定船舶航行区域的时间与经纬度, 采用K-means聚类算法对船舶航行过程中的吃水数据进行聚类分析, 得到不同安全航行区域的船舶分类, 运用BP神经网络模型预测并补齐AIS数据中缺失的船舶最大吃水信息; 分割船舶历史轨迹, 当子轨迹的时间间隔在10~20min时, 采用Spline插值方法对船舶轨迹中的丢失数据进行插值; 采用凸包构建同类船舶的安全航行水深区域图, 将不同吃水类型船舶的安全航行水深区域图合并, 得到船舶安全航行水深合并图; 将不同吃水类型的船舶安全航行水深合并图与航道图叠加, 得到船舶安全航行水深参考图。试验结果表明: 当聚类算法参数设置为4时, 聚类后得到4类船舶, 对应的船舶最大吃水范围分别为0.1~4.8、4.8~6.6、6.6~10.0、10.0~13.0m, 对应的至少可通航船舶吃水分别为1.8、2.4、3.3、5.0m, 说明船舶最大吃水与至少可通航船舶吃水呈正相关关系; 构建的船舶安全航行水深参考图在电子航道图中覆盖了86%的航道, 并与航道图的深水部分重合率为80%, 因此, 构建的船舶安全航行水深参考图能反映航道水深的真实情况, 满足不同类别船舶的导航需求。 相似文献
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基于“互联网+”的海洋钻井平台系统结构研究 总被引:2,自引:1,他引:1
互联网技术作为第三代工业革命的核心技术,为海洋钻井平台系统提供了新的发展方向。本文提出的基于“互联网+”的海洋钻井平台系统结构,结合了互联网技术的优势,优化了平台信息流和能量流;在原有电力控制网络的基础上,增加了“互联网+”远程故障诊断网络,以提高平台故障的排除速度;增加了“互联网+”海洋气象信息网络和海洋地质勘探网络,以提高平台的环境预测能力和地质勘探实时性;设计了基于互联网的能量管理系统可实现框架,将互联网和海洋钻井平台融合起来;还展望了基于“互联网+”海洋钻井平台的发展前景。 相似文献
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杨帆 《交通世界(建养机械)》2014,(21):54-56
互联时代 揭开车联网的面纱
2010年10月28日,百度"车联网"关键词第一次被搜索。互联网时代的来临,使得互联网思路越来越渗透到各行各业,对于传统汽车行业来说,汽车+互联网的概念已经应运而生。"车联网"的概念更是入榜了2014商用车行业六大关键词之一。 相似文献