面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

托运人在不同时空下的选择行为差异揭示

某一因素对托运人选择行为的影响会随着空间和时间变化. 既有研究多关注特定空间或时间的托运人选择行为,较少进行横向(空间)和纵向(时间)比较. 为探索托运人选择行为差异及变化规律,采集不同时空的5 个数据集,构建多类线性或非线性效用函数的多项 Logit 模型及混合Logit 模型. 结果表明：在空间维度,某一地区托运人选择行为与其他地区显著不同;在时间维度,伴随货运业快速发展,货运方式选择模型适用年限呈缩短趋势.     

导热系数对寒区隧道温度场时空分布的影响

寒区隧道温度场对其抗防冻设计至关重要,围岩和支护结构的导热系数对温度场时空分布具有显著影响. 以寒区公路运营隧道为计算模型,采用理论推导、现场实测、数值仿真等方法对寒区隧道温度场的时空分布受导热系数的影响规律进行了研究. 研究结果表明:在任意时间点,变温圈内各点的温度均随支护结构导热系数的增大而降低,且支护导热系数越大,同位置处的温度降低速率越小;在任意时间点,支护温度随围岩导热系数的增大而升高,围岩温度随其导热系数的变化呈现分区性;可将围岩变温圈分为Ⅰ区和Ⅱ区:Ⅰ区内的各点温度随围岩导热系数的增大而升高;Ⅱ区内的各点温度随围岩导热系数的增大而降低;时间越长,Ⅰ区和Ⅱ区分界线的斜率和截距越大. 研究成果可为寒区隧道的抗防冻设计及选线提供借鉴和参考.      

基于生物信息学探讨胰腺导管癌患者基因表达谱的变化

目的分析胰腺癌患者癌组织和癌旁组织的差异表达基因特征及其关键调控蛋白,为胰腺癌的预防及治疗提供理论依据。方法从Pubmed基因芯片数据库(GEO Database)中下载胰腺癌患者基因芯片数据,并将数据导入GCBI、networkAnalyst及Genclip等分析软件,分析癌组织和癌旁组织的基因表达谱、基因功能、蛋白质相互作用网络等,筛选两组之间的关键节点基因。结果癌组织和癌旁组织的基因表达谱有明显差异;在分析的28 869个基因中,癌组织和癌旁组织之间有4 447(15.40%)个差异表达基因;前250个差异表达基因蛋白相互作用网络分析发现5个关键蛋白(SMURF1、MET、BCL2L1、RALA和ERBB4),主要与蛋白结合及细胞外区域信号通路密切相关。结论癌组织和癌旁组织的基因表达谱有明显不同,提示基因转录谱在肿瘤的发生中发挥着调节作用;SMURF1及MET基因对胰腺癌的发生均有一定的预测能力,并可能受到蛋白结合和细胞外区域信号通路的调节而发挥生物学作用。     

路桥过渡段容许差异沉降计算模型

为确定路桥过渡段桥台与引道之间的差异沉降,考虑行车的舒适性和安全性,以人的振动频率和加速度最大瞬态振动值作为控制指标,建立了台阶状和折线形不设搭板与设搭板的路桥过渡段模型,提出以容许台阶高度和搭板容许纵坡变化值作为不设搭板与设搭板的路桥过渡段容许差异沉降,以三自由度体系作为单轮平整度测定车模型,以五自由度体系作为双轴车辆模型,而且五自由度体系中不能忽略车架的转动惯量。容许最大瞬态振动值为1．0m／s。时,搭板容许纵坡变化计算值为0．42％,位于行车调查得到的0．4％～0．5％范围内,表明本文建立的模型是合理的。     

学生学习动机的调查与研究

人在任何活动中,总是从一定的动机出发,并指向一定的目的．本文主要探讨学习动机及相关因素：学习态度、学习目的、学习技术、学习技巧等因素对学生学习外语的影响．     

时空效应规律在软土深基坑工程中的应用

运用时空效应规律，能可靠而合理地利用土体自身在基坑开挖过程中控制土体位移的潜力而达到保护环境的目的，这是一条安全而经济的技术途径，已被近两年来完工的数个深基坑工程实践所验证。     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题.列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题...     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...