径向基网络在简支梁损伤识别中的应用

对简支梁进行损伤分析,研究不同损伤工况下的频率变化率和模态振型曲率变化,并采用径向基神经网络对结构进行损伤识别研究。研究中分别采用频率变化率、第1阶模态曲率变化、综合使用前3阶频率变化率和模态曲率变化3种方案。结果表明,基于动力参数和径向基网络的结构损伤识别方法能够准确识别结构的损伤程度;神经网络的输入参数选择对结果有较大影响,综合使用频率变化率和模态曲率变化方案的识别效果最好。     

一种政务网信息交换与共享新模型

针对电子政务建设过程中出现的政务信息交换模型进行分析,在此基础上,提出新的政务信息交换C-D模型有机地整合了集中式、分布式和目录服务模型所具备的优势,并结合政务网络的特点,利用复杂网络理论对C—D模型的有效性进行了论证。该模型中的目录信息临接交换技术能够有力地提高各政务部门之间信息交换与共享的效率和可靠性。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.     

电动自行车突然起火 中山乘务员奋力相救

12月14日8点21分,208路线驾驶员殷运君驾驶粤T08496D号公交车,与乘务员刘海靖一起由市博览中心发车开往黄圃公交枢纽站。9点22分左右,当车辆行驶至三宝沥大桥时,发现前方桥梁边停着一辆正在起火的电动自行车,旁边有一位中年男子站在着火电动自行车附近,神色慌张地看着着火的电动自行车,浓烟滚滚,并不断迸出火苗。刘海靖见此情况,马上和殷运君说:“有一台电动自行车着火了,快靠边停到安全地带”。殷运君第一时间将公为方便市民公交出行,12月9日起,公共汽车12路线增开“南朗消防大队”站开往“珠海下栅检查站”的区间车,补充12路早上开往珠海下栅检查站方向的公交出行服务,更好地满足群众上班、上学的出行需求。12路线(中山汽车总站——珠海下栅检查站),是连接中山市区与珠海的跨市线路,全程约35公里,客流量大,途经西区、东区、火炬开发区、南朗镇等镇区,终点站为珠海下栅检查站。现增开的区间车是从“南朗消防大队”站开往“珠海下栅检查站”。“南朗消防大队”站发车时间为6:30、6:40、6:50。创新公交服务方式,满足市民多样化的公交出行需求,是中山公交不断优化供给推动服务从量变到质变的重要举措。近年来,公交集团持续优化完善常规公交、快速公交、大站快车、跨市公交、定制公交、高峰线路等多元化公共交通网络体系,通过公交枢纽、运营调度组织等进行有效公交增开区间车到珠海衔接和整合,提高了公交系统的整体服务水平和出行效率。当前,每日运送约50万人次,乘客满意率88.7%。交车停靠在路边安全地带并打开双闪灯,和车厢里的乘客简单解释后,立即打开中门,刘海靖迅速从驾驶座旁拎起一支灭火器从中门下车,往起火方向跑去。     

基于复杂网络的机场群航线网络动态特征分析

随着航空运输和区域经济一体化的快速发展,我国已形成京津冀、长三角和珠三角三大典型机场群。文章以三大典型机场群为研究对象,构建基于滑动时间窗的航线网络拓扑结构,运用复杂网络理论分析机场群航线网络动态特征和同构性。研究结果表明,机场群航线网络具有无标度和小世界网络特征,并表现出显著的波峰和波谷动态性,并且长三角机场群的航班集中度分布明显高于其他两大机场群。文章首次从航线网络视角,运用Dice相似系数衡量了机场群内部各机场之间航线网络同构性程度。     

网络思想政治教育发展历史述评

伴随我国信息社会快速发展的现实,根据提高大学生思想政治教育实效性的要求,面对教育范围扩大、对象群体聚焦场域发生变化的实际,学界按照人在哪里,思想政治教育就要跟进到哪里的原则要求,明确了网络思想政治教育也是思想政治教育学科必须纳入的场域,必须是主流意识形态占领的阵地。网络思想政治教育的历史发展主要经过了初期摸索、主动建设、全面发展、持续推进等四个阶段,理论研究持续深化,应用研究创新发展,充实和丰富了思想政治教育学科的主要内容和研究视角。随着国际互联网技术和信息化社会步伐持续加速,网络思想政治教育研究必须适应新形势,按照新时代大学生立德树人工作的总要求,在内涵、范畴等基础理论和实践路径方面不断深化。     

多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题,提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法.首先,构建电能质量的多尺度稀疏模型,通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息;然后,对其压缩采样获得降维的测量数据,并在此基础之上,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量,将稀疏向量输入深度置信网络,实现扰动的智能识别;同时,为进一步提高网络识别的准确性,采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优;最后,为验证所述方法的有效性,针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验.结果表明:在理想环境和噪声环境下,针对七类典型单一扰动,平均识别率达到99.0%和96.71%以上;针对13类多重扰动,平均识别到达97.69%和94.62%以上.     

基于时延特性建模的多断面短时交通流预测

针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性.     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者,描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知,根据认知选择路径;规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径,非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质,研究表明,模型不动点存在但是不一定唯一,不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明,模型不动点与随机用户均衡点不同,以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.