海上多跳无线自组网路由协议仿真研究

海事卫星通信由于其高昂的价格,难以得到广泛应用。为提高海上船舶通信的效率和经济性,有学者和企业提出了海上多跳无线自组网。然而,由于海面特殊的地理条件,波闭塞效应往往会干扰无线通信所需要的稳定链路,造成连接中断和通信质量下降。为解决以上问题,本文提出一种集合路径路由方法,通过对海上通信链路建模和特征分析,将多个海上节点组织为虚节点,使用虚节点之间的路由方法来增强通信链路的可靠性和稳定性,并利用仿真证明本文提出方案的可行性和高效性。     

上海城市轨道交通近期线网建设的效果评价

结合上海轨道交通的实际情况,提出了城市轨道交通线网的建设效果评价体系和评价指标。评价体系和指标需综合考虑客运效果、线网布局、线路走向、与城市总体发展的适应性等诸多方面的因素。设计了涵盖5个层面,12个具体指标的评价体系。5个层面分别是城市交通服务、城市空间拓展、居民出行改善、线网自身效率和线网外部效益。同时,对票价票制、交通政策、土地开发、公交衔接和行车间隔等影响效果的不确定因素进行了分析,提出了确保线路网络效益的若干建议。     

宁杭线建设及其中间枢纽城市与副枢纽城市研究

针对长江三角洲地区城际轨道交通网络规划中宁杭直通线空白的情况,通过宁杭沿线的发展前景,分析了宁杭轨道交通线建设的紧迫性和必要性。提出对未来宁杭线的中间枢纽城市和副枢纽城市概念,并设定了选址的筛选条件。宜兴市可作为宁杭线间的中间枢纽城市;溧阳市与湖州市的长兴县可作为副枢纽城市。     

苏州古城交通分析及改善策略

苏州古城已有2500余年的历史,古城布局工整、脉络分明,功能完备,迄今仍然作为苏州市区的核心地区担负着重要的城市职能。随着城市经济和机动化交通的快速发展,与国内其他城市中心区一样,苏州古城也出现了道路拥堵、环境污染等一系列由交通引发的问题。从分析苏州古城用地情况出发,即从道路网络的发展演化过程、路网容量、布局结构、交通流空间分布以及现有交通模式等角度研究造成现状交通问题的种种原因,并从疏解古城城市功能,完善道路设施和交通发展政策等方面提出初步解决古城交通问题的几点策略,以供缓解苏州古城交通问题和其他遇到类似问题的城市做参考。     

城市轨道交通换乘站布局综合评价方法研究

对城市轨道交通线网交会点是否需要设置为换乘站、换乘站设置对整体线网的优化有何影响、用什么标准衡量和评价换乘站的布局进行深入的研究。根据充分发挥线网整体效率、均衡客流强度、减少乘客无效乘距的指导思想,提出从网络发展水平、居民出行条件改善、运营效果三方面9项指标组成的轨道交通换乘站布局方案综合评价体系,研究指标量化的方法,对城市轨道交通换乘站布局进行多目标模糊综合分析评价。以某市轨道交通线网规划为例,应用评价体系推荐出最优布局方案。     

自动售检票系统主干网数据流量分析

介绍北京地铁5号线自动售检票(AFC)系统的构成,以及系统主干网数据流量的传输内容,以全线23座车站中终端设备数量最多的北土城东路站作为分析的参考基点,来验证主干网实时传输需要的数据带宽和主干网集中传输数据所需的时间是否满足运营需要。     

基于神经网络的安全航速的计算

对安全航速影响因素进行量化,借助神经网络,预测在当时海上航行条件下,舰船应该采用的安全航速,给出基于神经网络的安全航速计算模型,对船舶海上航行安全有一定的指导作用.     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

下一代网络(NGN)与移动IPv6

下一代网络(NGN)是目前网络发展的趋势,是今后通信业务和互联网业务的核心,其核心承载将使用IPv6技术。作为IPv6内在组成部分的移动IPv6技术,对于下一代网络,尤其是对于下一代移动通信网络,有着极其重要的影响。通过移动IPv6技术,可以各种接入方式,将宽带、移动互联网和现有的无线系统等都无缝地集成到IP层,通过一种网络基础设施提供所有通信和信息服务,即是下一代网络发展的方向,也是移动IPv6的核心优势。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。