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高速公路的安全运营受恶劣天气影响显著,尤其是在极端恶劣的天气情况下。在车辆跟驰理论的基础上提出了一种车流控制方式,并结合车间距和车流安全的影响因素,推导得出了恶劣天气下能见度与高速公路安全行车速度的关系。研究为恶劣天气条件下高速公路的不间断安全运营提供了理论依据。 相似文献
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随着经济和社会的发展,城市道路的快速化改造工程越来越多。由于新建道路设计时速及标准均有提高,既有现状老桥的防撞护栏等级已经不能满足新建城市快速路标准的要求,需要对现有老桥防撞护栏进行提升改造。以宿迁市迎宾大道二期快速化改造工程为例,介绍了现状运河文化桥老桥防撞护栏的提升改造设计方案,并采用屈服线分析和强度设计理论及非弹性分析方法进行了计算分析。在实际工程应用中,取得了良好的效果,以期为类似的现状老桥护栏提升改造项目提供借鉴。 相似文献
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周庚信 《广东交通职业技术学院学报》2007,6(4):69-71
文中通过对企业单位内部会计控制的学习理解,分析内部会计控制的实现手段,根据COSO内控理论,从完善企业的控制环境、进行全面的风险评估、设立良好的控制活动、建立广泛的信息与交流、加强内部控制的监督与评审等五个方面,提出了加强企业单位内部会计控制的措施。 相似文献
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The core is a vital concept in cooperative game theory and has been widely used in analyzing alliance’s stability. It is especially interesting to apply core theory in liner shipping market due to the latter’s exceptional characteristic of non-homogeneous cost curves as well as divisible and fluctuant demand. Having observed some new phenomena and trends in the industry, this paper studies the economic performance and stability of liner shipping alliance by applying core theory where business cooperation is partly realized by delivering joint-service with mega container ships. To demonstrate the core situation in liner shipping alliance, a cost function is first identified on the basis of two assumptions regarding cooperation: 1) sharing or pooling vessels and 2) deploying mega container ships if needed. Taking cost functions as basis, two conditions of approaching core may be groomed, i.e., collective rationality and individual rationality. The first condition is discussed from the perspective of market, while the second condition is studied within the alliance. Stability of liner shipping alliance is then observed based on these two conditions. An illustrative case study is conducted in order to show some implications and explicitly clarify the theory. 相似文献
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何小梅 《武汉船舶职业技术学院学报》2014,(3):128-130
针对建筑材料课程在理论和实践课教学中存在的不足,就建筑材料理论教学和实践教学及教学方法的改革提出几点可行性建议,从而激发学生的学习兴趣,培养其创新能力,为毕业生在今后的设计和施工工作中合理选材打下坚实的基础。 相似文献
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Short-term forecasting of high-speed rail (HSR) passenger flow provides daily ridership estimates that account for day-to-day demand variations in the near future (e.g., next week, next month). It is one of the most critical tasks in high-speed passenger rail planning, operational decision-making and dynamic operation adjustment. An accurate short-term HSR demand prediction provides a basis for effective rail revenue management. In this paper, a hybrid short-term demand forecasting approach is developed by combining the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and grey support vector machine (GSVM) models. There are three steps in this hybrid forecasting approach: (i) decompose short-term passenger flow data with noises into a number of intrinsic mode functions (IMFs) and a trend term; (ii) predict each IMF using GSVM calibrated by the particle swarm optimization (PSO); (iii) reconstruct the refined IMF components to produce the final predicted daily HSR passenger flow, where the PSO is also applied to achieve the optimal refactoring combination. This innovative hybrid approach is demonstrated with three typical origin–destination pairs along the Wuhan-Guangzhou HSR in China. Mean absolute percentage errors of the EEMD-GSVM predictions using testing sets are 6.7%, 5.1% and 6.5%, respectively, which are much lower than those of two existing forecasting approaches (support vector machine and autoregressive integrated moving average). Application results indicate that the proposed hybrid forecasting approach performs well in terms of prediction accuracy and is especially suitable for short-term HSR passenger flow forecasting. 相似文献
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