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皮尔逊Ⅲ型曲线(P-Ⅲ曲线)是水文频率计算中使用频率较高的线型,海森几率格纸为绘制P-Ⅲ型曲线的首选格纸。采用在已有的海森几率格纸上手工点绘,由于格纸坐标划分的不均匀性,点绘精度不易掌握。针对该问题,应用Microsoft Visual Basic 6.0软件,结合Microsoft Excel 11.0 Object Livraryd动态链接库开发了P-Ⅲ型曲线适线软件,实现了海森几率格纸的自动绘制与调整,对格纸坐标的实时监控,及P-Ⅲ曲线的自动拟合。该软件具有良好的精度,较强的交互性和通用性。 相似文献
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为实现船舶空调系统的节能降耗,将带有经济器的离心式空调系统引入到船舶空调系统中。在定蒸发温度/变冷凝温度工况下,通过理论分析和试验研究,在验证带有经济器的离心式空调系统适用于船舶的同时,探究系统性能参数随冷凝温度的变化规律。结果表明:将带有经济器的离心式空调系统应用于船舶空调系统中是可行的;系统性能参数的理论模拟值和试验测得值随冷凝温度的变化趋势一致,理论值优于试验值,压缩机的排气温度和功率随冷凝温度的升高而增高,系统制冷量和制冷能效比(EER)随冷凝温度的升高而下降,EER介于6.87~10.14之间。 相似文献
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虹桥综合交通枢纽规划方案研究与策划 总被引:4,自引:1,他引:3
虹桥综合交通枢纽汇集了航空、高速铁路、磁浮线、城市轨道和道路等交通方式,是上海城市对外的重要枢纽,建成后将进一步增强上海服务长三角的功能,促进区域一体化的发展.按照规划方案形成的逻辑过程,系统分析了虹桥枢纽建设的机遇、战略及其功能定位.在此基础上,对枢纽的设施构成和规划原则进行了论述,并结合规划基础工作确定了枢纽主要规划控制要素,即:核心区功能布局、轨道交通规划、道路交通系统规划、水系土地使用规划及专业规划. 相似文献
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天津轨道交通发展规划研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将天津的轨道交通分为国铁干线、地区城际线、市郊铁路、市域线和市内线等五类,并分别对各类线路提出了规划方案.将主城区内的铁路线改造成轨道交通环线,促成五类轨道交通一体化;国铁干线走城区外围,通过城市轨道交通换乘进入城区;建设京津唐地区城际线,促进区域一体化;充分利用市郊铁路,疏解中心城区;利用市域线形成轴向发展的城市空间结构;发展市内线满足中心城交通需求。 相似文献
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基于牵引计算的储能式轨道交通列车牵引负载特性与模型技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了储能式轨道交通列车的牵引计算数学模型,对列车牵引负载特性进行了分析.通过构建列车牵引负载仿真模型得到了列车运行工况曲线,为列车的正向设计提供了参考依据. 相似文献
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介绍了不挥发物、挥发物、有机挥发物、挥发性有机化合物、总挥发性有机化合物等相关术语的定义与测试方法。通过对环境空气、材料及车辆零部件的挥发性有机化合物相关检测标准的分析研究,给出了对环境空气、材料及零部件进行相关挥发性有机化合物检测时的注意事项,并提出了完善既有标准的相关建议。 相似文献
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虹桥综合交通枢纽开发融资策划 总被引:1,自引:1,他引:0
虹桥综合交通枢纽是上海城市交通的重大枢纽,属于城市大型交通基础设施.分析了虹桥综合交通枢纽的基本经济属性,对枢纽设施进行了拆分,并根据可经营性、可拆分性将枢纽设施分成4种类型;基于设施分类,对枢纽系统的投资平衡进行了研究,提出了4类设施不同的融资方式,以及由此所形成的投资分工和多元化投资主体结构. 相似文献
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This study presents a time series prediction model with output self feedback which is implemented based on online sequential extreme learning machine. The output variables derived from multilayer perception can feedback to the network input layer to create a temporal relation between the current node inputs and the lagged node outputs while overcoming the limitation of memory which is a vital part for any time-series prediction application. The model can overcome the static prediction problem with most time series prediction models and can effectively cope with the dynamic properties of time series data. A linear and a nonlinear forecasting algorithms based on online extreme learning machine are proposed to implement the output feedback forecasting model. They are both recursive estimator and have two distinct phases: Predict and Update. The proposed model was tested against different kinds of time series data and the results indicate that the model outperforms the original static model without feedback. 相似文献