基于多源时空数据的城轨车站分类及特征研究

对城轨车站进行精细化分类研究可指导车站客流预测、客流提升及TOD开发等工作。文章以长沙市轨道交通为例,首先基于城轨客流量、车站周边设施、交通需求、交通供给和运行等相关的城市多源时空数据,选取城轨车站聚类指标;然后,在进行数据标准化处理及指标间相关性分析的基础上,采用主成分分析法提取7个主成分,以较好地表达各项原始指标变量;最后,利用K-Means聚类分析法将长沙市99座城轨车站分为对外枢纽、就业集聚、客流培育、职住均衡、居住集聚、商业中心、复合枢纽和特殊景点8类,并根据分类结果分析各类车站的用地功能、交通供需、客流等特征,以期为后续相关研究和实践提供参考和借鉴。     

海洋石油平台谐波及其抑制

随着科技的发展,电力电子设备在海洋石油平台电力系统中应用越来越广泛。由此带来的问题是谐波严重超标,对海洋石油平台电力系统和用电通讯设备带来严重影响。谐波分析及选择滤波手段已经成为海洋石油平台电力系统设计和安全运行所必须考虑的一项重要课题。变频器是海洋石油平台谐波的主要来源,针对海洋石油电力系统的特点分析了谐波的主要抑制方法。最后,结合南海惠州项目实例介绍有源滤波装置在海洋石油平台的应用。     

高压无源滤波保护补偿系统在企业的应用

<正>随着经济和科学技术的发展,各企业设备的自动化程度越来越高,投入使用了大量性能对于电压质量非常敏感的基于计算机的控制设备和电子装置,而这些设备一旦不能正常工作将会对生     

浅析毫米波雷达及无源干扰技术

针对毫米波具有的多普勒分辨率高、等离子体穿透能力强、高跟踪精度和制导精度等特点,介绍了毫米波雷达在空间目标识别、精密跟踪、炮弹弹道测量、导弹的末制导系统、主动寻的技术等军事领域中的典型应用。分析了可用于毫米波无源对抗的几种措施,最后介绍了毫米波无源干扰的战术措施。     

基于源数估计的船舶振源盲识别研究

针对船舶等复杂设备的多传感器监测与诊断过程中振动源识别,提出一种基于源数估计的船舶振源盲识别方法。该方法首先采用盖尔圆理论确定系统振动源数目,运用信号盲源分离算法提取相对独立的主要源信号,进而运用所提出的谱相关系数分析方法确定所提取信号来自哪个设备。仿真分析与实际的某船舶的模型振动实验均证实该方法的有效性。     

基于多种方位角计算方法的超短波AOA定位比较

考虑到方位角计算是AOA?(angle?of?arrival)定位的基础之一,首先,提出了以大地坐标计算方位角的球面近似法和正轴圆柱投影-平面法;进而,建立了球面精确AOA定位方程、球面近似AOA定位方程和正轴圆柱投影-平面AOA定位方程;最后,采用无约束非线性规划方法建立了基于大地坐标的分别与上述方程相对应的3个最优...     

海水源空调热泵船舶应用前景研究

通过对冬季的渤海、黄海、东海海域水温状况分析以及空调热泵设备的初投资和运行费用的比较,对海水源空调热泵在船舶上的适用性作出了一个初步的研究结论,并提出了扩大空调热泵应用海域的初步方法,对扩大空调热泵在船舶上的应用、降低能源消耗具有指导意义.     

涡旋源密度对旋转涡流制动装置性能的影响

旋转涡流制动装置性能直接影响列车运行安全,基于旋转涡流制动装置动作时电磁场涡旋源密度的变化,从提高其安全性和可靠性入手,通过调整旋转涡流制动装置的气隙大小、转盘厚度、铁心磁导率、转盘磁导率、转盘电导率、不同电流和磁极排布方式等主要结构参数,并进行仿真和试验,可以达到提高制动力矩、减轻重量的目的。     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.