无线感测网络上节能的事件驱动数据汇集机制

针对无线感测网络上动态改变的事件,设计一套有效率的数据汇集机制.采用网格架构,建立数据汇集树将事件数据传送至汇集点.在初始建立数据汇集树架构时便尽量减少多余的回传节点,以减少感测点的能量消耗.而在事件产生变动时,可应事件变化的调整机制让树架构依然有效率的运作.本文提出的方法与无线感测网络中的3个数据汇集技术EADA、Dual-Tree-Based和Range Query做比较,仿真结果显示本文的方法能够有效的延长网络存活时间,且在总能量消耗及系统开销（overhead）皆有良好表现.     

聚酯玻纤布施工技术研究

聚酯玻纤布作为一种新兴的土工合成材料,具有防裂隔水双重功效。要达到上述两个目标,正确合理的施工是关键。如果施工不当,反而适得其反。然而目前在新建基层上满铺聚酯玻纤布的工程尚不多见,施工经验相对缺乏。文章从聚酯玻纤布的效用出发,归纳总结出施工时的技术要点和注意事项,以供其他道路工作者参考。     

无控制交叉口交通安全影响因素分析

为了探究无控制交叉口的交通安全影响因素,降低无控制交叉口的事故风险与安全隐患,采用间接安全评价方法——交通冲突技术分析了成都市7个无控制交叉口。首先,以后侵入时间作为冲突严重程度的定量指标,将冲突严重程度分为潜在、一般、严重冲突这3个有序等级。再采用广义有序logit模型全面鉴别对冲突严重程度具有显著影响的车、路和环境等相关因素。然后,通过边际效应计算反映各种影响因素对交通冲突严重程度等级的影响作用程度。研究结果表明,发生分流、合流及直角冲突的严重程度普遍高于追尾冲突;交叉口车流量、交叉口是否渠化、车辆是否停车等都会显著影响冲突严重程度。其中发生分流、合流和直角冲突时,其严重冲突发生概率分别提高29.4%,38.5%和25.6%,冲突车辆未停车让行导致严重冲突发生的概率提高11.5%,而渠化交叉口可使严重冲突的发生概率降低17.3%。最后根据模型回归和边际效应计算结果,有针对性地提出了无控制交叉口的安全改善建议。     

GPS船舶试航实时数据采集与数据预处理系统

采用GPS技术进行船舶试抗较传统技术具有更高的精度和可靠性。本探讨一种实用的船舶试抗数据实时采集与数据预处理系统,以期提供现场操作简单、性能可靠、能动态显示船舶航行轨迹、信息量较高且能满足各项试航要求的系统。     

GPS船舶试航(报告)数据后处理系统

采用GPS技术进行船舶试航是一项为船东、船厂普遍欢迎的技术 ,在研制和完善GPS船舶试航实时数据采集系统的基础上 ,本文探讨一种实用的船舶试航 (报告 )数据后处理系统 ,以期提供信息量较大、且方便对船舶性能和试航过程进行深入分析的试航报告。     

从苏伊士运河危机谈起

本文旨在纪念苏伊士事件(即1956年11月英法两国入侵埃及)50周年而写,原载于美国海战学院院刊2006年秋季刊。很明显,50年前发生的这次事件以及幕后的政治和军事博弈对今天的战略决策者来说仍会有所启发。我们从苏伊士战争中得出最重要的结论是,有缺陷的政治决定往往会导致有缺陷的作战战略。苏伊士战争在历史上留下了坏名,但若仅从军事角度来看,英法联军的海空军人员、突击队员和伞兵的表现还是异常出色的。     

地铁郊区段居民出行行为与优化策略研究

郊区地铁的发展不仅为郊区居民的日常出行带来极大便利,也为推动我国都市圈地区发展发挥重要作用。文章在西安地铁 2 号线郊区韦曲南站与航天城站周边社区开展居民出行行为调查,构建基于 Logistic 回归的地铁方式选择模型,探索市郊不同人群的出行特征、地铁郊区段乘客的出行服务特征,提出鼓励地铁出行的策略与地铁郊区段设施及换乘的优化设计思路。研究结果能够为提高地铁出行比例、地铁郊区段的交通接驳方案及都市圈地区市郊轨道交通线路规划提供参考和借鉴。     

基于BP神经网络的隧道周边位移安全监测模型

针对隧道周边位移安全监测的需要,考虑了施工对周边位移发展的影响,基于改进的BP神经网络建立了隧道周边位移的预测模型,结合茅山隧道工程,用动态建模法进行了模拟预测,结果表明该模型具有预测时间早、预测精度高的优点。     

工程教育专业认证背景下人才培养模式改革与实践——以汽车服务工程专业为例

行业应用型院校基于工程教育专业认证背景大力推动人才培养模式改革,是突破人才培养瓶颈,提高人才培养质量的有效途径。必须建立一种新型的应用型院校人才培养模式,以适合现代社会发展的需求。本文以汽车服务工程专业为例,提出现阶段人才培养过程中存在的问题,从培养目标、课程体系、课程实施、人才培养质量评价等方面对专业人才培养模式进行探索,以期为汽车服务工程人才培养模式改革提供借鉴。     

基于深度学习的交通流预测方法可行性研究

针对当前的交通状态,对交通流理论和交通流预测的基本原理进行了总结。根据交通流预测的特性提出了应用深度学习的方法开展预测,并在此基础上对受限玻尔兹曼机、深度信念网、循环神经网络等在内的主流深度学习方法进行介绍。