基于时间序列挖掘的隧道交通事件分析

为了及时发现隧道内交通安全隐患,尽量减少交通事故的发生,针对现有隧道交通事件预测方法在实际应用中的不足,引入时间序列法,建立了隧道交通事件时间序列预测模型,该模型可以快捷地得出事故影响因素的预测值,预测出道路交通事件总体发展趋势。实验证明,模型能很好地适应于道路交通事故预测,同时具备了资料较少,建模简单,计算快捷等优点。     

Code-aided interference suppression in direct sequence spread spectrum systems with eigenvector sign spreading code

For direct sequence spread spectrum (DSSS) communication systems suffering interference, it is known that code-aided interference suppression technique outperforms all of the previous linear or nonlinear methods. In this paper, we proposed an improved code-aided technique which can improve the system performance greatly by using the eigenvector sign (EVS) spreading sequence which depends on the statistical characteristics of the interference and the thermal noise. Foundation item: the National Natural Science Foundation of China (No. 60772100)     

基于SWOT重要度序列的现代物流发展策略——以常州武进区为例

现代物流发展需要科学的策略指导,以常州武进区为例.构建物流发展的SWOT结构体系.运用AHP分析方法,系统地分析了现代物流发展的SWOT的重要度序列,明确现代物流发展需要优先解决的问题,进而提出武进区现代物流发展的战略定位、阶段目标及发展要点.     

基于信息论的诊断策略生成算法研究

诊断策略是具有一定顺序的测试序列。系统故障测试序列在装备的研制和维修中应用广泛。如何最快地隔离故障并使测试开销达到最小是测试序列生成的目标。通过介绍信息论中的各种算法,主要有单步信息启发式搜索、多步信息启发式搜索与Rollout信息启发式搜索,并比较了各种算法的优缺点,着重讨论了Rollout算法的优越性。     

基于叠加序列的信道估计的研究

通信的主要任务就是在接收的信号中恢复发送信号。这就需要知道信道的冲击响应。因此信道估计是通信系统中的重要一环。文章介绍了一种在发送序列之上叠加周期训练序列,利用周期训练序列来进行信道估计的方法,并提出了基于叠加周期训练序列的信道阶数估计方法。并对其进行了仿真分析。     

时间序列法预测沥青路面损坏状况指数研究

由于沥青路面损坏状况影响因素很多,因此要准确预测路面损坏状况较困难。文章采用时间序列法建立预测模型,结合同三高速公路（上海段）路面损坏状况的实测数据进行预测分析。分析结果表明时间序列法具有较高的预测精度和易修正性。     

基于DRPP的列控车载设备测试序列生成方法

在列控车载设备功能场景的测试序列生成过程中,针对不能充分利用场景以外子序列衔接关系的问题,提出一种基于有向乡村邮路问题的测试序列优化生成方法。将列控车载设备所有功能场景的子序列构建成一个强连通有向图模型,并根据覆盖的功能场景构建需求弧集。利用有下界容量网络最小费用可行流算法,实现以最小成本构建包含需求弧集的欧拉图,再利用Hierholzer算法生成测试序列。以CTCS-2级列控车载设备的功能场景为例并相比于现有方法。结果表明：所述方法能够充分利用所有子序列的衔接关系生成覆盖指定功能场景的最优测试序列,等级转换和模式转换场景测试序列的成本分别降低4.2%和1.4%。     

国家工程研究中心管理模式及优化整合研究

国家工程研究中心(国家工程实验室)是国家科技创新基地体系的重要组成部分.按照国家科技创新基地优化整合有关部署要求,国家发展和改革委员会研究完善国家工程研究中心建设运行管理体系,组织对现有国家工程研究中心(国家工程实验室)进行优化整合,统一纳入国家工程研究中心新序列管理.介绍国家工程研究中心最新管理模式和优化整合工作进展...     

基于时空特征序列匹配的交通流状态估计方法

为了针对无交通流检测器路段更好地进行交通流状态估计,提高估计精度,研究了基于时空特征序列匹配的交通流状态估计模型.通过交通运行指数的计算方法预设城市道路中有交通流参数路段的交通流状态;分析影响城市道路运行条件的各项因素,引入交通流参数与道路参数、路网拓扑参数等时空多维度参数特征,提取3个维度8个特征1个附加维度组成交通...     

基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测

在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上, 应用BP神经网络对时间序列进行了预测, 并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景.