利用最小二乘法实现2004规范徐变系数的指数函数拟合

对2004年“公路桥规”提出的徐变系数函数先采用基于线性最小二乘法的分段拟线性回归法进行初步曲线拟合,再采用非线性最小二乘法对徐变系数进行进一步的曲线拟合,将徐变系数函数方便准确地拟合成指数函数。解决了在计算徐变时寻求递推公式来求解徐变杆端内力的问题。通过算例,说明该方法实用可行,拟合精度高。     

通州市道路交通事故预测

利用江苏省通州市交警大队提供的交通事故数据资料,运用灰色系统预测模型法和多元线性回归预测法对其进行分析研究和预测,预测结果对加强苏省通州市的安全管理、改善其道路交通安全状况有一定的理论意义和实用价值.     

价值回归恒通客车探索中国BRT之路——恒通BRT客车价值回归座谈会暨恒通BRT新品推介会

近年来,随着城市交通的不断发展,BRT快速公交已经成为国内许多城市的首选.为了打造出更加适合中国的BRT客车,本月9日,恒通客车与国内BRT专家、南京市公交行业诸位领导以及南京客户齐聚金陵古都,在中国BRT客车价值回归座谈会暨恒通BRT新品推介会上共同探讨了有关BRT运营价值等问题,同时也向南京的各位客户展示了公司的最新产品和技术实力.     

Stress-Strain Relationship and Failure Criterion for Concrete after Freezing and Thawing Cycles

Introduction Underfreezingandthawing,macromechanical performanceofconcreteisgraduallydeterioratedby theinitiation,expansionandconnectionoftheinner cracks.Thisisaprogressiveprocessanddiffersfrom thedamageprocesscausedbyloads.Concretestruc turesincoldareas,…     

多年道路养护策略的优化模型及应用

道路养护策略优化的目的是在有限资源约束条件下,使养护后的路面性能最大化.基于Markov链模拟路面在不同养护方式下的状态转移关系以及相应的费用关系,提出的有关整数规划模型优化路网养护策略,及对路面养护费用与路面性能关系的敏感性分析方法,具有较强的工程应用性,并有助于管理者在资金预算时的科学决策.     

“公里”≠“迈”

常常听有人说，这车能跑100多“迈”，那么这个“迈”，就是公里数吗?不，“公里”不等于“迈”。在我国，汽车行驶速度一般用“公里／小时”或“千米／小时”表示，公路上的限速标牌也是指“公里／小时”，在车内仪表盘上看到的数字一般也是“公里／小时”。而“迈”是“英里(Mile)”的译音，它是英、美一些国家表示速度的方法，即“英里／小时”。“公里”与“迈”之间的换算关系为1迈：1英里：1．60935公里，如果说这车的最高时速是100迈，就是指相当于最高速度160．9公里／小时。因此千万不可将“迈”与“公里”混为一谈，应消除这个口误。     

基于数据库的机械设计资料的处理

文章结合现有的关系数据库技术及面向对象的编程方法，设计了一种基于关系数据库系统的机械设计资料处理方法，使以数据库为载体的设计资料的处理功能更为方便、快捷；同时，可以实现数据库的大量存储和快速查询。     

基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法

客运交通结构优化是实现城市交通系统可持续发展的重要方法之一,在提升城市客运交通系统效率方面发挥重要的作用.根据客运交通结构影响因素的性质,建立模糊解释结构模型,将客运交通结构的影响因素划分为4个层次:直接影响感知因素层、间接影响认知因素层、过渡连接因素层和根本性因素层,并使用有向弧对于层级之间与层级内部的影响因素关系进行了连接.根据模型的分析结果可知,城市规模为根本性因素,资金投入为过渡连接因素,道路布局、基础设施、出行者特性为间接影响认知因素.研究结果确定了优化客运交通结构的关键性因素,以哈尔滨市为实例,从交通政策、土地利用、出行方式效用等方面提出了优化城市客运交通结构的建议.      

基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测

分析并筛选出影响管制员应激行为的7个显著相关指标,并将管制员应激程度进行有序多分类后,建立了基于累积Logistic的管制员应激程度预测模型,并对模型预测效果进行平行性检验。利用某空管局实际采集数据中的另外74名管制员的定量测量数据进行分析,验证预测模型的可行性。结果表明:该模型的拟合优度判定系数(Pearsonχ~2统计量和Deviance统计量)的显著水平分别为0.076,0.690,远大于0.05;对实测数据的预测准确率达到75.67%,该模型对管制员应激程度的预测较为精确。