法士特:在收获中提速发展

近7年间,年销售收入和工业总产值由1亿元出头,双双增长到30亿元,出口创汇由100多万美元增长到5 000万美元;与1999年相比,工业总产值增长32倍,销售收入增长31倍,出口创汇增长近50倍,重型变速器产销量增长41倍.这就是享有"中国重型汽车变速器第一品牌"称号的法士特公司.     

中国商用车高峰论坛聚焦信贷发展

2003年9月26日,以“商用车市场支持体系及金融风险对策”为主题的“2003年中国商用车高峰论坛”在京举行。来自国家发改委、商务部、汽车工业协会、各商业银行及保险公司、相关研究机构的代表出席,国内数十家主要商用车企业的老总或销售老总到会。近两三年商用车产销量的迅速增     

南京依维柯:为上海而来

本届上海车展,南京依维柯占据了整个上汽商用车展区4大板块中的重要一角,作为国内老牌的轻型商用车企业,"绿色"和"专业"成为其展示的重点.     

电气化牵引区段对信号设备干扰实例分析

通过现场实际发生的4起电气化牵引区段牵引电流干扰信号设备典型实例分析,对指导信号施工、维护工作,防止电气化牵引区段牵引电流的干扰,具有十分重要的意义.     

2020年光伏市场预测：单晶硅双寡头市场集中度超六成、降本压力倒逼技术突破、供需关系位于合理区间

一、2019年光伏产业发展回顾(一)政策注重市场化导向,支持光伏及风电产业发展平价项目与补贴项目并存,光伏风电踏入市场化之路。受益于政策扶持、需求增长、技术成熟与产业整合等多重机遇,近年来我国光伏、风电产业链逐步完善,发展规模迅速扩张的同时,电站建设成本和发电成本持续走低。     

城市交通生态环境的建设与发展

从生态环境角度出发 ,探讨了城市交通和生态环境之间的关系 ,分析了城市交通对生态环境的影响。提出了城市交通生态环境必须实施的改善措施 ,同时将绿色交通作为城市交通生态环境发展目标     

基于深度学习的车辆异常事件检测研究

基于全连接神经网络以及在高速公路场景下采集的真实车辆数据,设计一种车辆异常事件检测方法。所设计的方法利用激光雷达检测出目标与车道线信息,经过计算组成具备时空特征的输入数据,在将目标数据制作成数据集后,利用神经网络进行训练并提取输入数据的多维度特征,实现车辆异常事件检测。之后利用异常事件检测的时间信息与激光雷达和视频相机的目标融合数据,在视频数据中进行事件取图并加以验证。所述方法的总体检出率为 97.11%,准确率为 97.10%,相关值均高于传统事件检测算法,且算法耗时与传统事件检测算法相比更少。试验证明相应方法能更快速、更准确地识别车辆异常事件。     

小型农田水利重点县工程质量管理模式初探

针对我国全面开展小型农田水利重点县建设的新形势,结合建湖县小型农田水利重点县建设的实际,对其质量管理模式进行了初步探讨,提出前期制度程序编制、"四项制"检查同步及阶段总结提升并举的双向反馈动态质量管理模式,保证了工程顺利实施与质量管理,同时为其他小型农田水利重点县建设提供了借鉴。     

地铁短时客流预测改进LSTM方法

短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(EEMD)对地铁站点的客流数据进行分解,以减少数据噪声干扰;再通过贝叶斯优化算法(BOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的超参数进行优化,从而提高模型的参数精确性。采用真实的客流数据验证结果表明：相较于单一LSTM以及单层组合模型,双重叠加后的EEMD-BOA-LSTM组合模型预测结果平均绝对误差降低21.8%～44.8%,均方根误差降低16.9%～47.4%,对短时客流的预测结果误差改善显著。