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51.
高校二级单位网络教学管理系统研究与开发 总被引:6,自引:5,他引:1
通过对教学管理运行机制的分析,进行了系统总体和用户界面设计,实现了教学管理所需的各项功能,建立起管理员、教师和相关部门之间的有效关联。实践证明该系统对强化教学监控、保证教学质量、提高管理水平和效率等方面都具有十分重要的意义。 相似文献
52.
为描述非均衡网络交通流实际成本-流量状态,考虑置存成本和路段行程时间,建立行程时间动态函数,将其引入用户均衡模型,构建基于出行总成本动态、路径流量动态、路段行程时间动态的交通流演化模型。利用简单网络,采用四阶龙格库塔方法对建立的模型进行数值模拟。动态模型弹性需求下,出行成本调整范围由大到小,趋于平衡值;路径流量迅速增加后,以较小调整范围,趋于平衡值;路段行程时间迅速增加后,逐步趋向于平衡值。固定需求下的出行成本、路径流量、路段行程时间均是反复调整多次后趋近于平衡值,调整范围缩小,次数增加。算例模拟结果表明,模型能够描述网络交通流从一种非均衡状态到另一种非均衡状态的动态调整过程。 相似文献
53.
为解决城市绿道、滨水道路、市政慢行道路等城市慢行系统相互独立、衔接不畅的问题,针对现有研究缺乏三网融合水平评价的现状,研究了基于组合赋权-改进TOPSIS模型的三网融合评价方法。传统的TOP-SIS法采用理想解计算贴近度,没有考虑到异常值与实际情况,故运用基于高斯分布的离群点检测法处理极端异常值,建立了1个综合考虑三网融合水平的评价模型。以往路网评价通常是针对单个对象进行研究,而未考虑多个对象融合情况,因此在构建评价指标体系的过程中,根据三网融合因素、慢行道路网络出行特点、居民出行便利性等,并结合实地调查,选取网络连通性、可达性等相关的13个指标。为了避免单一赋权产生的偏重性,本文建立权重组合优化模型使层次分析法和熵权法确定的主客观权重与组合权重的偏离程度最小。本研究以朝阳区慢行系统网络为例进行验证分析,根据位置和功能,将其分成21个绿道段,得到21个评价对象的三网融合情况和综合排名。结果表明:相较于以往的慢行评价方法和经典的评价方法,该改进模型贴近度标准差为0.278,具有更好的区分度,能够更准确地识别影响三网融合程度的主要因素,并根据各个指标权重做出针对性的优化工作。该评价方法可作为提升绿道、滨水道路与市政慢行道路衔接效果的优化指导方法,促进三网融合与慢行道路网络优化。 相似文献
54.
针对现有轨道线网规划方法主要是以定性判断为主,对线网生成的定量研究不足,提出基于重要度理论的轨道交通初始线网生成技术,从“面、点、线”3个层面进行定量化描述.基于交通小区重要度确定轨道线网初始形态.以客流集散点覆盖最大化为目标,基于随机搜索法的轨道交通网络生成技术确定初始线网虚拟路径,结合最短路客流分配量调整初始线路实体路径,形成轨道交通路径.以合肥市轨道交通为案例进行实证研究,将初始生成的线网与合肥轨道规划的线网进行对比分析,2张网的吻合度为77.6%,表明基于重要度轨道交通初始线网生成技术是切实可行的. 相似文献
55.
弹射器配置数量对舰载机出动回收能力有很大影响,因此,在航母设计初期多方案论证阶段,弹射器的数量配置是必须考虑的关键问题之一。针对舰载机起飞过程的排队特点以及整个出动回收过程的闭环特点,基于排队理论建立舰载机出动回收过程的闭排队网络模型,分析弹射器数量对出动回收能力的影响,分析结果可用于支撑弹射器的数量配置设计方案。为验证模型的有效性,采用\ 相似文献
56.
57.
为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显. 相似文献
58.
为了优化具有点-点式与轴-辐式混合特征的航空货运网络, 基于航空货运企业的OD流量, 构建了双层优化模型。上层模型以货运企业总运输成本最小为目标, 优化航空货运网络结构与配置运力, 下层模型计算均衡状态下各航段上的货物流量。选取顺丰航空服务的14个城市的相关数据对双层优化模型进行验证, 以设置4个枢纽机场为前提, 分别对使用4、5、6架全货机的货运情况进行分析。分析结果表明: 3种情况下北京、上海、南京、深圳4个机场均被设置为枢纽机场; 当使用4架全货机时, 全货机分别被安排在北京-南京、北京-深圳、上海-深圳、南京-深圳的航段上, 4个枢纽机场的快件中转率分别为24.3%、24.2%、47.8%、14.9%, 南京机场的快件中转率最大, 深圳机场最小; 当使用5架全货机时, 第5架全货机被安排在北京-上海航段上, 其余4架全货机的航段没有变化, 4个枢纽机场的快件中转率分别为38.6%、50.9%、44.3%、11.9%, 上海机场的快件中转率最大, 深圳机场最小; 当使用6架全货机时, 各枢纽机场间的航段上都有全货机, 4个枢纽机场的快件中转率分别为38.5%、74.0%、79.5%、10.2%, 南京机场的最大, 深圳机场的最小。可见, 南京是典型的中转型枢纽城市, 而深圳是典型的腹地型枢纽城市; 货运需求大的城市的机场易被确定为枢纽机场; 枢纽机场与非枢纽机场都可能中转货物; 距离较近的2个机场可能会同时被确定为枢纽机场。 相似文献
59.
为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。 相似文献
60.
提出了基于公交走廊的专用道选址和公交线网同步调整的组合优化设计思路, 并构建了双层优化模型, 上层模型以最小化用户出行成本、公交运营成本和最大化线路运营效率为目标, 寻找最优的专用道选址与公交线网优化组合优化方案, 下层模型以最小广义出行成本为目标, 进行小汽车和公交车的客流分配。利用遗传算法对模型进行求解, 通过算例对模型的有效性和实用性进行验证, 并对模型的关键参数进行灵敏性分析。分析结果表明: 优化后线路覆盖站点率为100%, 覆盖63个路段, 路段覆盖率为76%;路网总出行成本为525 147元, 比现有总出行成本655 282元降低了20%;公交线网效率目标值为234人次·h-1, 比现有公交线网效率179人次·h-1提高了31%。可见, 基于公交走廊的专用道选址与公交线网组合优化方案明显优于单一优化公交专用道选址与单一调整公交线网方案, 能够更好发挥公交走廊的网络效益。 相似文献