互联网环境下船舶航向数据交互式智能控制方法

互联网环境下,对船舶航向数据的控制要求高,而传统方法调节速度慢、适应性差,导致最终的航向控制效果不理想,为此提出并设计了船舶航向数据交互式智能控制方法。使用线性特征反馈航向数据中的不确切控制对象,通过整合模糊参数,确定航向数据的控制规则,再融合交互式控制算法,简化计算步骤,完成船舶航向数据的交互式智能控制方法设计。仿真实验结果表明,交互式智能控制方法具有较快的调节速度和良好的适应性能,较传统方法的调节速率高21.5%,具备极高的有效性。     

无锡公交建设服务型党组织的实践和探索

<正>近年来,无锡公交依托基层标准化党支部建设,致力打造服务型党组织,通过对党建内容、形式和方式的创新,结合行业特点,公司党委以健全服务机制为手段,以打造服务品牌为抓手,在创新服务载体、深化服务内涵、强化服务实效上狠下功夫,有效发挥了各基层党组织推动发展、服务群众、凝聚人心、促进和谐的作用,加快实现基层党组织由管理型向服务型的转变。1强化组织领导,完善考核机制公司党委将服务型党组织创建工作作为标准化党支部建设一项重要内容,从组织和机制上给予保障。一是对各基层党组织的组织架构进行了调整、完善,并引入"党建工作联系人"和"思想政治工     

基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展,打造上海"后公交都市"时代,提升公交专用道运营效率,以上海市已建公交专用道为研究对象,基于手机数据、POI数据、公交IC卡数据、公交GPS数据、网约车GPS数据、公交企业运营数据,对公交专用道两侧500?m范围内的居住、就业、购物休闲和医疗服务共4项用地属性进行了分析.在此基础上,以4项用地属性作为聚类因素,将全市公交专用道进行聚类,分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性.该项研究填补了利用大数据进行公交专用道周边用地属性分析的空白,将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识,有助于精细化管理公交专用道和优化线路服务.     

云计算在大规模海洋地形数据处理中的应用

首先阐述进行大规模海洋地形数据处理时,为提高运行效率,需要将获取的数据进行分层分块,对分好的面片进行希尔伯特编码;然后利用实验验证云计算构建云影像金字塔模型的有效性,并且在云计算下进行任务调度,实现海量数据的分布并行计算;最后通过实验验证本文算法收敛性和自适应能力强,提高系统对任务的调度和处理能力。     

老龄船体强度校核中载荷及测厚数据的处理方法

为了得到老龄船体剩余强度计算方法,对老龄船体载荷的变化、施加方法及测厚数据的使用方法进行了研究。研究表明,在使用规范计算法计算总纵弯曲应力的过程中,根据新船的剪力弯矩计算书计算老龄船体的受力是偏于安全的,使用平均减薄数据比使用最大减薄数据计算的应力值更接近仿真结果。该研究能提高老龄船体强度计算的准确性。     

基于数据拟合的铁路车站旅客最高聚集人数计算研究

铁路车站旅客最高聚集人数是设计铁路客运站站房规模的主要依据之一。文章以成都东站为例，通过提取售/取票设备数据，统计旅客提前到站时间，采用对数正态、复合负指数、威布尔3种分布形式对旅客到站规律进行拟合分析，构建铁路车站最高聚集人数检算模型。试验结果表明，对数正态分布对铁路旅客提前到站规律拟合效果优于其他2种分布，基于最优拟合分布的计算结果更为精确，有利于精准掌握车站最高聚集人数。     

述评 世界经济

国际货币基金组织(IMF)在最新一期《世界经济展望》报告中,将2015年、2016年全球增长率预期分别下调为3.5%和3.7%,相比去年10月期报告的预测下调了0.3个百分点。其中,上调2015年发达经济体增长预估从2.3%升至2.4%,2016年预估仍为2.4%。上调2015年美国增长预估从3.1%升至3.6%,为预估上调的唯一主要经济体。下调2015年新兴市场增长预估从5%降至4.3%,2016年预估从5.2%降至4.7%。     

公交惯常出行与随机出行的时空分布差异

差异化和精细化的公交服务要求城市管理者和公交运营者加深对公交出行变异性的认识。本文将公交惯常出行定义为乘客个体多次在同一时段或空间乘坐公交的行为，随机出行的定义与之相反。利用厦门市30天连续的常规公交数据，使用DBSCAN算法对出行天数在10天以上的高频乘客进行划分，用核心点来表征惯常出行，用非核心点来表征随机出行。结果表明有78.70%的出行在时间上具有稳定性，有72.32%的出行在空间上具有稳定性。研究结论凸显了公交高频乘客也具有随机出行，且随机出行的统计特征和时空分布与惯常出行有较大差异。研究结论可以应用于个体时空模式挖掘、乘客人群划分、定制公交线路制定、公交差异化服务设置等方面。     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.