基于数据融合的公交客流规模测算方法

公交客流规模测算往往存在调查成本受限和准确度要求较高的矛盾.提出基于公交IC卡历史数据与人工补充调查数据的数据融合测算方法,以准确推算公交客流规模.首先根据公交线路的基本属性,采用聚类分析方法划分线路类型,从每一类中选择具有代表性的线路.基于IC卡数据分析公交客流时变特征,运用有序样本聚类Fisher算法将线路小时刷卡量进行聚类分析.划分刷卡量相似时段,进而采用优化方法确定调查抽样率,确定相应的调查车辆进行人工补充调查,最终经过数据融合计算获得公交客流规模.基于上海市某辖区IC卡数据进行案例分析,测算得到三类公交线路的日均客流量.     

预防为主 常抓不懈 将海盗防范工作进行到底——访山东海事局副局长、山东省海上搜救中心副主任徐增福

徐增福大连海运学院船舶驾驶专业毕业,航政管理高级工程师。历任日照海监局副监督长、日照海事局副局长、岚山海事处处长等职务;2002年8月任日照海事局局长;2009年5月任山东海事局副局长、党组成员。分管工作:负责水上交通安全业务管理、搜救应急、交通战备工作,担任局新闻发言人、山东省海上搜救中心副主任。负责预防和应对海盗问题航行与法律保障组工作。组织翻译了《阻止亚丁湾和索马里沿海海盗活动的最佳管理措施》等资料,主持开展了"海盗和恐怖活动对水上交通安全影响评估",以防范海盗名义为船舶配备武装保安人员进出我国口岸以及外国武装小分队登临我国船舶等相关问题研究。     

复杂电磁环境下装备指挥效能评估分析

应用模糊综合评判法,通过定性评估与定量评估相结合的分析方法,对复杂电磁环境下的装备指挥效能评估进行了研究.针对复杂电磁环境下装备指挥的特点,设计了装备指挥效能评估指标体系模型,通过分析计算得出的结果表明,模糊综合评判法应用于复杂电磁环境下装备指挥效能评估是可行的.     

风险优属度模型在舰船研制中的应用

引入广义梯形模糊数描述风险等级,增加了评价者的置信度指标.提出由顶点间距和重心间距相结合的综合贴近度概念,合理解决了模糊语言与模糊数的匹配关系.利用乐观指标把风险和风险报酬结合起来,建立基于双理想点的风险优属度模型,克服了传统风险度量模型只考虑风险而不考虑风险报酬的弊端.对几个舰船装备研制方案进行风险分析,MALTLAB仿真计算结果表明,风险优属度模型直接反映出了决策者自身的风险偏好程度,更加符合实际决策过程.     

电控气缸注油器注油调频控制机理分析

为实现电控气缸注油器的注油调频控制,探究其注油调频的计算方法,提出注油调频的通用计算公式,分析该计算公式在研发电控气缸注油器注油调频机理上的适用方法。     

高校非常规水资源设计方案简介

以天津市某高校对非常规水资源的利用进行介绍,通过对雨水利用量、杂用水量和生活污水回用量进行分析和计算,并以此为基础提出建议,可为高校的非常规水进一步有效利用提供思路。     

上海市静安区走马塘河道的治理工程生态修复研究

河流是城市发展的灵魂,河道不仅促进了城市的发展,而且见证了城市的发展,与人们的生产生活息息相关.从生态文明的角度研究了城市河流污染的协同治理,并以上海静安区走马塘河道的治理工程为例,分析其河道治理经验、技术,分析河流综合治理中采用的协调管理方法,对城市河流污染控制具有一定的启示.     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

鹦鹉洲接线工程立交匝道桥计算方法和设计要点

立交匝道桥由于其结构受力与直线桥存在差异,特别是由于弯扭耦合作用,其转矩通常比直线箱梁桥大.介绍了鹦鹉洲接线工程立交匝道桥的计算方法和特殊构造细节,如箱梁横隔板、抗扭钢筋、伸缩缝及支座选用布置等设计要点.     

多目标进化算法在船型方案设计中的应用

针对船型方案设计阶段主尺度确定的优化问题,采用现代多目标进化算法进行研究.考虑某水面船排水量和航速两个优化目标的算例,给出了Pareto最优解集,并和实际船型进行了比较.算例表明,多目标进化算法能够快速获得最优解集,该解集分布均匀,可以供实际设计采用.