改进的GM（1，1）模型在变形预测中的应用

研究GM（1,1）模型的理论发现,模型的背景值序列、边值条件和残差的改进能提高模型的模拟预测精度。利用MATLAB软件编制不同背景值和边界条件下的模型优选程序,通过工程实例表明,改进的GM（1,1）模型模拟预测精度较高,适合其在变形预测中应用。     

浅谈大学生阅读英文报刊的方法

摘要阅读英文报刊杂志是大学生获取知识的基本途径之一,不仅可以开阔眼界,还能提高英语阅读能力。掌握一定阅读英文报刊的方法可以帮助大学生们进行有效地阅读,本文简述了大学生阅读英文报刊的重要性,并从了解背景文化、掌握新闻用语和俚语以及利用工具书几个方面分析了大学生阅读英文报刊的方法。     

交通预测中的基础分析

交通预测基础分析是交通预测的基础,其提供的信息在预测方法、模型变量选择以及预测评价等方面都发挥着很大的意义。本文结合交通预测步骤,通过案例分析探讨了交通预测基础分析的重要性,以及如何应用预测基础分析提供的信息来指导交通预测。     

中西文化背景下的隐喻对比

隐喻一直以来都是学术界研究的热点问题,本文从中西文化对比的角度研究英汉隐喻。文章首先简单介绍了隐喻的基本特征;继而从语言与文化的关系出发讨论了隐喻与文化的关系。每个隐喻背后都蕴含着丰富而生动的文化内涵,如果不能清楚地了解语言背后的文化背景,就会造成文化冲突。人类文化的共性铸就了汉英隐喻中的相似之处,中西文化各自的特性又造成了他们之间的差异。跨文化交流过程中,不仅要了解英汉两种语言结构,理解隐喻本身的意思,更要深入学习隐喻背后深厚的文化内涵;只有这样才能准确理解其喻义,达到有效交流的目的。     

基于计算机视频的交通流参数检测

针对视频交通流的特点，在总结以往视频车辆检测方法的基础上。提出了一种改善背景的更新方法，并着重对车流量统计和车速计算算法的实现进行了介绍。最后给出了实现结果并讨论了提高检测数据准确性的措施。     

改进的灰色GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡形成机制复杂其变形受多种因素影响,具有相当的模糊性和灰色不确定性,因而利用灰色预测模型对滑坡进行预测将是一条有效的途径．在介绍了灰色预测的基本原理及其精度检验方法后,针对传统灰色GM（1,1）模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,表明其预测精度将得到有效提高．     

基于压缩感知和字典学习的背景差分法

针对当使用背景差分法时,背景存在突变和渐变、图像数据的冗余和伪前景对目标检测的干扰等问题,提出一种基于稀疏表示和字典学习的背景差分法。该方法首先训练视频流得到其数据字典,并根据数据字典学习与稀疏表示理论建立背景模型,可以有效减少数据的冗余。然后根据目标及其邻域的密集度进行目标分割,以排除前景的干扰。最后再根据数据字典的更新算法,有效解决了背景的突变和渐变问题。实验结果表明,该方法具有可行性。     

新时代背景下地方高排放老旧私家车淘汰政策的反思与改革建议

随着我国经济的发展及人民生活水平的日益提高,汽车保有量的迅速攀升也带来了日益严重的汽车尾气排放污染。而作为汽车尾气污染排放控制系统中的重要一环-高排放老旧私家车淘汰政策,也随着排放标准的加速更新换代使得旧车有加速淘汰的趋势,本文基于习近平新时代背景对当前地方高排放老旧私家车淘汰政策的弊端及危害逐一进行了剖析,并创新性地针对前述的种种弊端提出了相应的改革对策研究建议。     

未来交通运输工具——真空管道运输系统的构想与展望

论述了真空管道运输系统的含义及产生背景,从研究现状、实现周期等几个方面进行了可行性分析,在具体设置真空管道运输系统时,对过渡舱、管道形式的设置、冷却装置及车厢漏气等问题提出了一些见解。由此可以相信,20～30年后,真空管道运输系统可以实现运营,在更远的将来,真空管道运输系统可以造福越来越多的人。     

Online calibration of an integrated framework for information‐based evacuation operations

This study seeks to online calibrate the parameters of aggregate evacuee behavior models used in a behavior‐consistent information‐based control module for determining information strategies for real‐time evacuation operations. It enables the deployment of an operational framework for mass evacuation that integrates three aspects underlying an evacuation operation: demand (evacuee behavior), supply (network management), and disaster characteristics. To attain behavior‐consistency, the control module factors evacuees' likely responses to the disseminated information in determining information‐based control strategies. Hence, the ability of the behavior models to predict evacuees' likely responses is critical to the effectiveness of traffic routing by information strategies. The mixed logit structure is used for the aggregate behavior models to accommodate the behavioral heterogeneity across the population. An online calibration problem is proposed to calibrate the random parameters in the behavior models by using the least square estimator to minimize the gap between the predicted network flows and unfolding traffic dynamics. Background traffic, an important but rarely studied issue for modeling evacuation traffic, is also accounted for in the proposed problem. Numerical experiments are conducted to illustrate the importance of the calibration problem for addressing the system consistency issues and integrating the demand, supply, and disaster characteristics for more efficient evacuation operations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.