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81.
针对非恒定流水力模型流量检测控制系统中被控对象的纯滞后性质,介绍了如何应用Smith预估控制算法,来有效克服纯滞后对控制系统稳定性的影响,提高系统控制的静态和动态品质. 相似文献
82.
城市轨道交通项目的特许权经营 总被引:2,自引:2,他引:0
在阐述特许权经营内涵的基础上,分析特许权经营主要模武在城市轨道交通建设领域的适用程度及面临的问题,提出了发展轨道交通项目特许权经营模式的政策建议. 相似文献
83.
机动车驾驶员人为因素是导致道路交通事故形成,并产生事故伤害的最主要原因。将区域道路交通事故的死亡人数、伤亡人数和直接经济损失等统计指标值作为参考数列,将不同驾驶员人为因素组成的道路交通事故统计次数作为比较数列,可以建立驾驶员人为事故因素与其危害性的灰色关联模型。结合实例,通过对灰色关联矩阵的定量化结果进行分析,可以评价驾驶员人为因素对不同类型事故危害性的影响,为有关部门采取有效的安全管理和预防对策提供参考依据。 相似文献
84.
监控环境下信号交叉口控制延误的获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
依据摄像头监控环境下可以检测到的相关参数,给出了信号控制交叉口进口道的车均控制延误参数提取的方法.文中以各个周期饱和度不超过1.2的信号控制交叉口进口道为研究对象,根据该周期的车辆通行需求和交通供给,将交叉口进口道的状态划分为正常交通状态和饱和交通状态;然后根据本周期车辆的到达情况、上周期排队车辆对本周期的影响及本周期排队车辆对下个周期的影响,结合监控环境下可以直接获取的相关参数,对两种交通状态分4种情况分析了交叉口进口道的控制延误参数的提取方法,构建了相应的模型.最后通过实例表明,该论文陈述的模型可以较好的提取交叉口进口道的控制延误参数. 相似文献
85.
86.
为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明:GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。 相似文献
87.
随着沿海经济的发展,围垦已成为解决土地资源稀缺问题的主要方法。海州湾滩涂围垦面积较大,且距离临洪河口较近,有可能造成其上游河道的淤积,进而影响该地区的防洪排涝。应用MIKE21模型对海州湾及邻近海域的潮流场进行模拟,分析围垦前后河道内水动力条件的变化。相较于围垦前,围垦邻近区域的涨落潮平均流速基本均有所减小,而河道内的水动力条件变化则很小,沿程各断面的落潮平均流量均有所减少,但减少的量值不大。采用根据窦国仁河相关系推导出的分析模式,预估围垦引起的河道淤积厚度为2 cm左右,说明海州湾滩涂围垦不会对临洪河口闸下河道的淤积产生大的影响。 相似文献
88.
在混凝土面层施工中,对混凝土材料的选择要根据路面设计的耐久性、抗拉强度、和易性及耐磨性等进行选择,由于路面受车辆荷载的摩擦、冲击及反复弯曲作用的影响,长期处于露天环境下,受湿度、温度等自然因素影响较大,所以,良好的混凝土材料选择对于提高道路质量有着重要的意义。对于水泥混凝土面层的施工时,为保证质量需要一套简便、科学的施工工艺及质量控制措施,以此来保证道路面层的施工质量。重点对道路混凝土的选择与面层施工质量进行研究与分析。 相似文献
89.
陈森昌 《湖北汽车工业学院学报》2004,18(4):31-37
提出了在SLS系统上应用热传导式预热方式的设想,并设计出预热装置,成功地烧结出了金属件。结果表明该装置加热功率分布均匀,总加热功率小,热效率高,采取的隔热措施合理,满足了SLS系统的预热要求。 相似文献
90.
交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性. 相似文献