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随着我国摩托车工业的发展,我国摩托车年产量已连续多年超过2 000万辆/年,虽然国家相关车辆管理部门对摩托车行业的管理和整治力度不断加严,但依然存在部分企业生产的产品在环保、安全、节能、一致性等方面,与已经获得国家车辆公告和3C认证车辆技术状态和性能等不符合的现象,为防止企业等未经授权的改动,减少对车辆的安全、环保和节能等方面造成的影响,增强车辆一致性控制,国家制定的防篡改标准具有积极的现实意义.另外,防篡改标准的制定,对于相关车辆管理部门加强车辆管理也提供了标准方面的管理依据. 相似文献
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针对学生群体出行计划性强、组织性好、客流高度集中的特点,基于B/S体系结构、Ajax等技术,并运用BP神经网络客流预测模型,开发出校园公路客运订票系统。通过该订票系统,可以实现学生客运车票的订购,并且学校管理部门能够查询学生出行的实时数据,便于学校管理部门及时了解学生出行动态,实现学校对学生安全出行及外出集中实习教学的管理。客运部门应用本系统可及时处理学生客流所引发的客流高峰问题,并通过对学生订票信息数据的挖掘和预测分析,可提高信息化管理水平和服务质量。应用该订票系统对客运量进行预测,结果表明预测数据与实际客运量误差较小,系统可提供较准确的客运信息。 相似文献
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为提高数据异常状态下的高速公路交通参数计算的精确度,提出了基于数据融合的交通参数计算方法,首先结合收费站数据对门架数据所缺失的行车记录进行填充,再根据每辆车的平均行程速度,利用两阶段的聚类算法剔除驶入服务区和行驶异常的车辆,最后计算各个路段的路段流量和路段平均行程速度,对缺失的交通参数利用融合时间特征的KNN算法进行填充。选取3 d 15个门架的行车数据作为实验数据。结果表明,门架数据行程记录缺失较大,平均缺失率为46.95%,其中门架数据记录最大缺失率为56.25%,最小缺失率为31.73%,并且速度较快的小客车相较于速度较慢的中大型货车的行车记录更容易缺失。两阶段的聚类算法可以有效地识别并剔除驶入服务区和行驶异常的车辆。在填充连续复杂缺失场景下的交通流时空数据集方面,KNN算法相较于最大似然估计、决策树、链式方程多重填补方法在RMSE指标上分别下降24.90、15.88、5.81,添加时间特征以后RMSE在原始KNN基础上下降3.03,证明了融合时间特征的KNN算法在填充连续复杂缺失的交通流场景下的可行性和有效性。数据异常情景下的交通流缺失值填充以及交通参数计算方法为管理部门在高速... 相似文献
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2006年12月4日至5日,全路危险货物运输安全专项整治工作总结及座谈会在西安召开。据悉,铁路运输涉及危险货物品名达10086个,1.8亿t的年运量占全国危险品运输的36%。铁道部强调,2007年要进一步抓好危险品运输,强化对危险货物运输全过程的跟踪检查和管理,凡不具备安全条件的办理站要立即停止其业务。[第一段] 相似文献
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所有人不妨把思绪回到十年前。1997年,所有的中国人刚刚见证了香港回归、十五大、三峡大江截流的喜悦和豪迈。但是,如果那个时候你采访100个中国人,和他说,十年后,就是2007年将有自主品牌汽车厂会诞生100万辆车,90个人会摇头,剩下的10个人会说你疯了。[编者按] 相似文献