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1.
为分析高速公路多心卵形曲线路段的行车风险,依托西部地区5条高速公路的交通事故数据资料,选取平面设计指标和车速作为行车风险分析的主要影响因素,利用UC-win/Road软件进行驾驶仿真试验;以车辆横向轨迹偏移值期望作为评价指标,基于数理统计理论分析各因素的显著性;最后运用MATLAB软件,建立多心卵形曲线路段行车风险评价模型。研究结果表明:圆曲线半径组合方式、车速、中间圆曲线半径、回旋线参数与半径比值和相邻圆曲线半径比值的影响显著性逐渐降低;当车辆横向偏移值期望大于205 mm时,可认为该多心卵形曲线路段处于危险状态。 相似文献
2.
3.
深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性. 相似文献
4.
5.
《铁路通信信号工程技术》2021,(3)
本刊2014年11卷第四期(总第64期)正文第2页,右栏第18行,原文公式(1)是“S=1-D=1-(1-R)d=Rd”,现改为:“S=1-D=1-(1-R)d=1-d+Rd”。正文第2页,右栏第19行,原文是“从公式(1)可以看出,这类系统的安全性完全同系统的可靠性成正比”,现改为:“从公式(1)可以看出,当d确定时,这类系统的安全性与系统的可靠性成正相关关系”。 相似文献
7.
本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。 相似文献
8.
通过在浙江省乍浦—嘉兴—苏州高速公路改性沥青SMA—13路面试验段施工,总结出一套较为成熟的施工工艺,作为大面积施工依据。 相似文献
9.
日前.由中国兵器装备集团公司北京总部传来消息:隆昌山川减振器工业有限公司和美国德尔福汽车系统公司达成长期技术合作关系。2005年11月12日,中美两家减振器专业厂商在重庆签定了正式的协议文本。 相似文献
10.
针对影响现状公路交通特征参数较多且各指标之间又具有相关性的实际特点,应用模糊数学基本原理建立关系矩阵,对铁岭市县乡公路网进行综合评价。 相似文献