影响击实主要因素的探讨

本文作者根据多年施工经验从含水量、击实功能、土体矿物成分、化学性质及土体温度，简要论述了影响击实的主要因素。     

汽车半导体技术及车身和动力系统应用解决方案

汽车中越来越多的电子含量对电磁兼容性的要求越来越高,汽车制造商也制定了相应的性能标准,旨在使车载网络（IVN）应用拥有更高的抗ESD脉冲和抗EMI能力。     

基于PCA-RF组合模型的隧道交通事故持续时间预测

使用主成分分析(PCA)和随机森林(RF)组合模型对高速公路隧道交通事故持续时间进行预测.主成分分析用来提高随机森林模型的精度与效率.此外,通过调节2个模型参数,包括决策树数目和最大树深度来提高模型精度和避免模型过拟合.参数优化的结果表明,建模时决策树数目取150、最大树深度取10可降低模型的泛化误差.用以建模的数据包括了山西省的所有高速公路隧道自2012—2017年内的2115起事故数据.每起事故数据包括16个变量,包括隧道类型,事故发生位置类型,事故类型等.结果表明,PCA-RF组合模型的平均绝对误差为12.80 min,误差20 min以内的准确率为89.15%,取得了良好的预测效果.并且,PCA-RF组合模型的精度高于RF模型,说明PCA-RF组合模型能够提高事故持续时间预测的精度.且PCA能够降低数据维度,提高算法的效率.与人工神经网络模型的结果表明,PCA-RF组合模型预测结果精度高且其模型更简单、效率更高.      

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

红黏土研究现状综述

对红黏土成因、微观结构、矿物成分、物理力学特性、影响因素及改良措施等方面作综合论述，为后续研究发展提供参考。     

HPLC法测定阳春滴丸中淫羊藿苷的含量

目的：通过试验摸索阳春滴丸的含量测定控制方法。方法：色谱柱：Hedra ODS-2（Size：250mm×4.6mm,Media：10nm5um）;乙腈：水（25：75）为流动相;流速0.8ml/min。检测波长270nm。结果：淫羊藿苷进样量在0.112~0.560μg之间与峰面积分值呈线性关系（r=0.9998）,平均加样回收率达98.85%。重复性试验RSD%值为0.55%。结论：所建方法可行,专属性、重复性好,可用于阳春滴丸的质量控制。     

纽约酒醉驾车没收车辆

纽约市市长朱利安尼宣布自2011年2月22日起所有被警方取缔的酒醉驾车违规案件，汽车将被警方拖走充公。驾车人士血液中的酒精含量达0．1个百分点或以上者，除司机将被逮捕外，其汽车也会被当场没收，如果酒精含量在0．06—0．09％，符合法定限度，将被控以“控制力减弱驾车罪”，车辆不会被没收。