动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

兰渝铁路兰州至广元段精密工程控制测量技术体系及特点

兰渝铁路精密工程控制测量技术体系的建立贯穿了我国铁路精密工程控制测量标准从建立到逐步完善的全过程。为给类似铁路项目测量方案的设计与实施提供参考和借鉴,结合兰渝铁路兰州至广元段建立的精密工程控制网技术体系,从全线统一的"三网合一"的测量技术体系、基于CGCS2000的平面坐标基准、工程独立坐标系、符合工程实际的水准基点平差方案、地震对测量控制网造成影响的评估、长大隧道洞内CPⅡ控制网建网及其分段测量方法等方面进行研究和论述。研究结论及实践经验对于丰富和完善铁路精密工程控制测量标准具有一定意义。     

基于贝叶斯网络的声呐系统战场损伤评估及修复模型

为了解决战场环境下的声呐系统损伤评估及修复（SSBDAR）问题,本文研究了战场损伤评估及修复模型。针对舰艇声呐系统战场损伤评估的因果推理特性,建立了基于贝叶斯网络的战场损伤评估模型,提出了基于贝叶斯网络的评估流程,给出了基于贝叶斯网络的评估决断算法。该模型利用贝叶斯网络对各评估修复节点进行分析,能够解决损伤信息不确定性,而且充分利用舰艇声呐系统各节点的损伤信息,提高了模型评估及修复效率,是解决舰艇声呐系统战场损伤评估及修复问题的一个有效途径。     

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.     

无线Ad-Hoc网络密钥分发和认证机制研究

针对Ad Hoc网络没有管理中心,资源受限等特点,解决了Ad-Hoc网络面临的新的安全问题,使Ad-Hoc网络得到更广泛的应用.结合基于身份加密和门限秘密共享两个基本理论,提出了一个适用于Ad-Hoc网络、没有管理中心的分布式密钥分发和认证方案.其优点是:减少了运算量,节省了存储空间和带宽,并无需在网络形成之前假设密钥已经分发完毕,从而有效解决了Ad-Hoc网络安全中密钥管理的问题.     

The use of demand correlation in the modeling of air carrier departure delays as first‐order autoregressive random processes

A method for modeling air carrier departure delays at commercial‐service airports as autoregressive random processes is presented. This method employs the correlation of a priori demand data to significantly reduce prediction error in the optimal least‐squares estimator for additive white noise. The reduction factor of the prediction error is demonstrated to be on the order of 10² over that of the unbiased estimator. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于社交网络的民航旅客偏好建模

从社会网络的视角，提出了一种旅客个体偏好与关系偏好相结合的建模方法．首先，从旅客的历史出行记录中，构建基于共同出行关系的旅客社会网络；然后，构建旅客个体偏好模型和旅客关系偏好模型；最后，基于旅客偏好模型给旅客推荐座位．在民航领域的一个真实的数据集上进行了实验，证明本文提出的偏好模型能够有机地将旅客个体偏好与关系偏好结合起来，较好地描述旅客对航班座位的偏好．     

Resolving the property right of transportation emissions through public–private partnerships

The application of public–private partnerships (P3’s) in the transportation sector has grown in popularity worldwide. Despite this important shift in the provision of transportation service, there are clear gaps in knowledge about the impacts of P3 projects, especially on emissions from transportation systems as a whole. Not only should policy makers evaluate the emissions impacts from P3 projects, but they should also think about innovative models that address or charge for emissions into P3 contracts. This addition to P3 contracts could provide a new solution to the long-existing property right paradox: who owns (is responsible for) emissions from transportation systems? This study attempts to fill the research gap by analyzing these innovative models. Using the road network of Fresno, California, as our case study, we offer a number of interesting insights for policy makers. First, average peak emissions costs range from 1.37 cents per mile (the do-nothing case) to 1.20 cents per mile (profit-maximizing cases) per vehicle. Although emissions costs from the P3 projects are lowest for the profit-maximizing cases, the system-wide emissions costs of these cases are highest because of spillover effects. Second, charging project owners for the emissions costs of P3 projects is not an effective way to reduce emissions or the total costs of travel, especially on a VMT basis. Instead, the public sector should implement emissions-included social cost-based price ceilings. When employing these limits, project owners could still be charged for the emissions costs. Finally, using total travel time as the only objective function for evaluating P3 projects can be misleading. Several P3 projects have shown better outcomes using total travel cost with the inclusion of emissions and fuel consumption costs, instead of using total travel time as the only objective function.     

基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究

介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.     

基于神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q电喷汽油机为研究对象,提出了一种基于BP神经网络的空燃比辨识方法,比较了不同拓扑结构的神经网络对空燃比辨识精度的影响,得到了一种最优的空燃比模型。试验结果表明,空燃比模型能高精度地逼近空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于2%。