高速铁路精密工程平面控制网复测方案

高速铁路由于运行速度快对铁路的平顺性要求很高,所以对铁路的控制测量相应地提出了很高的要求,与传统的测量方法、精度要求等存在一定的区别。该文主要介绍新建沪昆铁路客运专线精密工程平面控制网复测方案,可供同行参考。     

在线监测系统在工业水管网中的应用

该文针对上海石化地区工业水管网的运行情况,研究了在线监测方法,建立了管网在线监测系统,并对系统运行效果进行了分析评价。研究表明,该系统反馈及时、信息准确、运行经济,可实现远端无人值守,提高水厂的运行质量。     

基于路网可达性的城市交通离散网络设计模型及算法

根据城市交通路网分区理论,把分成的子区看成一个节点,考虑所有节点的可达性,以此度量整个路网的可达性,设计了基于路网可达性最大为目标的城市交通离散网络设计模型。采用粒子群算法,并给出一个简单的算例,算例表明,合理的添加路段,能使城市路网可达性达到最大。     

基于AR模型的并靠两船相对运动预报研究

根据两船相对运动的特点,利用两船模相对运动的测量数据,运用基于自回归模型的时间序列分析法,建立了两船相对运动的数学模型,并给出了运动姿态的预报值.通过本方法的研究,可以得到满意的相对运动预报精度,为两船补给波浪、补偿装置的开发打下了理论基础.     

基于认知负荷理论的网络课程信息设计探析

在教学设计中,认知负荷理论有助于激励学习者的学习积极性,使之表现出良好的学习绩效。本文主要阐述了CLT、认知信息加工理论、双重编码理论等,归纳了认知负荷理论在多媒体学习中产生的效应,提出多媒体网络课程界面设计要素的设计方法,最后根据认知负荷产生的效应提出了一种新的设计模式。     

Connectivity analysis of the global shipping network by eigenvalue decomposition

ABSTRACT

Maritime shipping necessitates flexible and cost-effective port access worldwide through the global shipping network. This paper presents an efficient method to identify major port communities, and analyses the network connectivity of the global shipping network based on community structure. The global shipping network is represented by a signless Laplacian matrix which can be decomposed to generate its eigenvectors and corresponding eigenvalues. The largest gaps between the eigenvalues were then used to determine the optimal number of communities within the network. The eigenvalue decomposition method offers the advantage of detecting port communities without relying on a priori assumption about the number of communities and the size of each community. By applying this method to a dataset collected from seven world leading liner shipping companies, we found that the ports are clustered into three communities in the global container shipping network, which is consistent with the major container trade routes. The sparse linkages between port communities indicate where access is relatively poor.     

高速铁路路桥过渡段地基沉降测试与预测方法研究

以津秦客运专线路桥过渡段路基沉降测试为例,利用BP神经网络方法和灰色系统法研究了路桥过渡段沉降预测问题。计算实例表明,神经网络法和灰色系统法短期沉降预测结果比较准确,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值和应用前景。     

关于长沙市轨道交通线网规划车辆选型的研究

介绍长沙市轨道交通线网规划车辆选型的研究过程,主要以现行规范、标准为依据,以客流预测为基地,以运能储备率为评价标准。简化了以往车辆选型过多纠结车辆内部技术参数的问题,方法简单清晰。     

客运专线SCADA业务组网优化建议

主要介绍目前电力SCADA系统通信组网方案,结合传输系统建设方案及特点,提出电力SCADA系统组网方案优化的建议。     

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。