香港公共交通考察感想录

编者按:2007年1月11-14日,中国国际民间组织合作促进会和美国环保协会(Environmental Defense)率内地民间环保组织赴香港考察学习公共交通管理经验.考察团的成员组成从民间组织的环保人士到交通、环保专家再到媒体记者,不同的职业给了每个人不同的感受和洞察力,现将这些感想与大家一起分享.     

基于预测滑转率的转矩分配策略研究

为解决后轮双电机驱动电动汽车的动态非线性转矩分配问题,提出一种预测并优化输出的分配策略。基于车辆动力学计算转矩输出,使用粒子群优化(PSO)算法及路面检测系统修正输出转矩,以某型后驱双轮毂电机样车为基础,设计优化分配算法,通过CarSim搭建整车联合仿真模型验证算法的性能,并以整车控制器为基础对设计的算法进行硬件在环测试。测试结果表明,提出的动态转矩分配策略可以根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,提高整车的驾驶性能。     

电动汽车整车控制器硬件在环测试系统设计

文章研究了电动汽车整车控制器硬件在环测试系统的整体测试流程,分析在环测试的关键技术,整合系统硬件结构,具体阐述了硬件在环测试中电动汽车各系统的具体的软件模型,并基于NI PXI/LabVIEW搭建了硬件在环测试系统的软硬件测试平台。以一款电动汽车整车控制器(VCU)为被测对象,搭建了电动汽车VCU硬件在环测试系统,通过测试序列实现对整车控制器功能策略的测试验证试验。试验表明该硬件在环测试系统能够准确全面检测VCU各项功能,提高VCU产品性能,有效缩短开发周期。     

基于模型设计的ADAS-HIL测试平台研究

先进驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)是缓解汽车安全问题,方便人们智能出行的有效途径。ADAS系统的开发涉及到复杂度很高的系统工程,如何开展以及建立测试评价体系等是行业内亟需解决的问题。文章基于模型的测试开发(Model Based Design,MBD)理念,在NI实时仿真系统的环境中,通过PreScan建立的仿真场景和虚拟传感器模型以及CarSim建立的车辆动力学模型,提出了先进驾驶辅助系统硬件在环测试平台的搭建方案,并进行了仿真测试,对解决ADAS系统的开发测试等相关问题具有一定的借鉴意义。     

在连云港市“雷锋车”组先进事迹报告会上的讲话

报告会上,交通运输部副部长高宏峰概括了连云港市"雷锋车"组先进事迹的时代内涵和精神实质,对深入开展向江苏省连云港市"雷锋车"组学习活动提出了具体要求。同志们:今天,中宣部、交通运输部、江苏省委在这隆重举行连云港市新浦汽车总站"雷锋车"组先进事迹报告会,进一步广泛动员和深入开展向"雷锋车"组     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...     

谈船舶年度培训计划的实施

<正>0前言ISM规则自实施以来,在保证海上安全,防止人身伤害或生命损失,避免对海洋环境和财产的损害起到了关键性的作用。但ISM规则的实施,对人员的素质要求较高。近年来,随着船员队伍的市场化,船员的流