全文获取类型
收费全文 | 5284篇 |
免费 | 138篇 |
专业分类
公路运输 | 1595篇 |
综合类 | 1003篇 |
水路运输 | 1570篇 |
铁路运输 | 1164篇 |
综合运输 | 90篇 |
出版年
2024年 | 32篇 |
2023年 | 125篇 |
2022年 | 109篇 |
2021年 | 162篇 |
2020年 | 128篇 |
2019年 | 103篇 |
2018年 | 51篇 |
2017年 | 73篇 |
2016年 | 88篇 |
2015年 | 137篇 |
2014年 | 197篇 |
2013年 | 203篇 |
2012年 | 256篇 |
2011年 | 286篇 |
2010年 | 309篇 |
2009年 | 332篇 |
2008年 | 346篇 |
2007年 | 329篇 |
2006年 | 257篇 |
2005年 | 224篇 |
2004年 | 191篇 |
2003年 | 200篇 |
2002年 | 141篇 |
2001年 | 142篇 |
2000年 | 139篇 |
1999年 | 104篇 |
1998年 | 101篇 |
1997年 | 118篇 |
1996年 | 91篇 |
1995年 | 69篇 |
1994年 | 74篇 |
1993年 | 66篇 |
1992年 | 61篇 |
1991年 | 45篇 |
1990年 | 49篇 |
1989年 | 74篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
1986年 | 1篇 |
1985年 | 2篇 |
1965年 | 4篇 |
1955年 | 1篇 |
排序方式: 共有5422条查询结果,搜索用时 141 毫秒
871.
在现代城市中,准确获取公交车到站时间可以吸引更多人选择公交出行。但在目前城市交通日益拥堵的情况下,公交车在实际行驶过程中受多种因素的影响,导致行驶时间不稳定,这严重影响人们乘车体验感。本文结合了聚类分析和支持向量机,提出了一种基于聚类分析的公交到站时间预测模型。该模型使用了公交线路的站点数据,对所采集的数据进行标准化的预处理,并考虑了公交车在运行过程中受到的多种干扰因素,对鹰潭市27路公交上行线路进行了分析。结果表明,基于聚类分析和支持向量机的公交车到站时间预测模型的平均绝对误差在四十秒以内,预测精度也优于直接支持向量机的模型,能很好地预测公交车的到站时间。 相似文献
872.
873.
BP神经网络用于传感器故障诊断的仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了BP神经网络的一些基本概念和传感器故障诊断的有关问题。对用神经网络进行传感器故障诊断的原理加以分析。在MATLAB语言环境下利用Simulink仿真工具和神经网络工具箱对凝汽式汽轮机调速系统的中的转速传感器进行了传感器故障诊断研究。给出了仿真实现结果,并对结果加以分析,结果显示,利用神经网络进行传感器的故障诊断具有可行性。 相似文献
874.
运用有关的机械力学理论及CAD技术,建立了堆垛机结构优化设计的数学模型,并在此基础上使用Microso VC+5.0及bjectARX技术进行堆垛结构CAD软件的开发。计算结果表明,利用该CAD软件进行堆垛机结构优化,可以改善结构性能,减轻结构自重。 相似文献
875.
876.
作者分析了目前车站客票发售与预订系统硬件环境的可靠性及存在的问题,论述加强车站客票发售与预订系统硬件环境可靠性的必要性和重要性. 相似文献
877.
为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。 相似文献
878.
混凝土箱梁受到太阳辐射、大气温度波动等多种气象因素的综合作用,结构内部会产生显著的非均匀温度分布。截面内温度梯度可能会导致桥梁结构产生过大的温度应力与温度变形,影响桥梁结构的安全性和耐久性。本文旨在探究气象因素对混凝土箱梁温度场的影响机理,并提出一种能精确预测中国多区域混凝土箱梁截面最大温度梯度的方法。首先建立了日照条件下混凝土箱梁温度场计算模型,将2 a以上气象资料作为输入条件,对多个地区混凝土箱梁温度场长期变化进行了仿真模拟,并对混凝土箱梁截面温度梯度的长期变化趋势进行了分析。然后利用主成分分析(PCA)确定了混凝土箱梁截面最大温度梯度预测模型所需的输入参数。最后利用遗传算法优化的BP神经网络建立预测混凝土箱梁竖向、横向温度梯度的网络模型,并与混凝土箱梁截面温度梯度进行比较。结果分析表明BP神经网络模型可以精确地预测混凝土箱梁最大温度梯度,预测值平均绝对误差(AAE)均小于0.9℃,均方根误差(RMSE)均小于1.2℃,决定系数(R2)均大于0.9。基于当地气象条件,本文利用经典的BP神经网络模型所建立的预测模型对中国不同地区的混凝土箱梁截面最大温度梯度均能给出准确的预测,为混凝土... 相似文献
879.
880.