城市交通控制系统交通效益评价指标及其关联性研究

从系统运行效果评价的角度,建立城市交通控制系统交通效益评价指标体系,采用模糊聚类的分析方法,对指标体系中的19项指标进行关联性分析。研究成果为交通控制系统评价指标体系的建立和控制系统运行效果的评价提供了理论依据。     

沥青路面弯沉判定方法探讨

目前在沥青路面交工、竣工验收时,常规的方法是将沥青路面弯沉实测值与设计值进行比较后来进行判定,这个方法虽然简便,但也存在着先天不足.故对其不足进行分析.提出将实测值与路面结构在检测荷栽作用下的理论计算值进行比较后判定的新方法,该方法物理意义清楚,方法简单明了,可以在沥青路面弯沉指标的判定中加以应用.     

提高自动变速器传动效率的途径

提高自动变速器传动效率是改善其使用性能的重要途径之一,越来越多的研究表明,合理选择 结构,采用新的设计方法,利用新的技术手段,可以有效地降低自动变速器损耗,提高传动效率。     

H201A型化油器的调整

H201A型化器与SY492Q－4型汽油机相匹配，其主油系，怠速系，省油器，加速泵及点火提前角都需作些调整，调整后使发动机在各种工况下工作特性稳定，功率，扭矩，油耗及排放等都能满足性能指标。     

Research on Weibo Hotspot Finding Based on Self-Adaptive Incremental Clustering

Weibo,also known as micro-blog,with its extremely low threshold of information release and interactive communication mode,has become the primary source and communication form of Internet hotspots.However,characterized as a kind of short text,the sparsity in semantic features,plus its colloquial and diversified expressions makes clustering analysis more difficult.In order to solve the above problems,we use the Biterm topic model(BTM)to extract features from the corpus and use vector space model(VSM)to strengthen the features to reduce the vector dimension and highlight the main features.Then,an improved Weibo feature-incorporated incremental clustering algorithm and the Weibo buzz calculation formula are proposed to describe the buzz of Weibo,and then the discovery of hotspots can be reasonably made.The experimental results show that the incremental clustering algorithm presented in this paper can effectively improve the accuracy of clustering in different dimensions.Meanwhile,the calculation formula of Weibo buzz reasonably describes the evolution process of Weibo buzz from a qualitative point of view,which can help discover the hotspots effectively.     

交通运输传播新型冠状病毒肺炎的系统动力学仿真

为研究交通运输对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播的影响, 建立了基于系统动力学的交通运输传播新型冠状病毒肺炎模型; 在设定模型假设的基础上, 将人群分为易感个体、潜伏个体、感染个体和移除个体4种, 并根据COVID-19的传播特性建立了交通运输影响下疫区、港站、车船和关联地区的COVID-19修正易感-潜伏-感染-移除(SEIR)和易感-潜伏-感染(SEI)传播动力学方程; 在研究交通运输传播COVID-19过程的基础上, 绘制了交通运输传播COVID-19的系统动力学模型因果回路, 并进行了因果反馈回路分析; 构建了基于系统动力学的交通运输传播COVID-19模型, 并检验了模型的量纲一致性、机械错误、有效性和极端条件; 以A市为研究对象, 建立了3种仿真场景以研究交通运输对COVID-19传播的影响。仿真结果表明: A市COVID-19感染个体数量在疫情发生后第32天达到峰值, 累计感染77 726人, A市以外地区感染个体数量在疫情发生后第30天达到峰值, 累计感染28 084人; 交通运输对COVID-19的传播起正反馈作用, 交通运输影响下的COVID-19感染个体和移除个体数量峰值分别是无交通运输参与下的18.62、10.99倍, 因此, 实施交通管控措施对控制疫情发展、防范疫情扩散具有积极作用; 公共交通出行比例的增加将进一步加快COVID-19的传播, 因此, 减少人们出行需求, 降低公共交通出行比例, 加大对公共交通车船、港站的病毒消杀工作能有效减缓COVID-19的传播。