现代物流企业网络组织结构探析

在分析我国传统物流企业组织结构模式的基础上,探讨了网络组织理论在现代物流企业中的应用,并给出了传统物流企业组织结构向网络组织结构过渡的策略。     

公路交通噪声与低噪声沥青路面技术

介绍了公路交通噪声的主要类型以及国内外减噪沥青混凝土路面技术,对京沪高速公路河北段减噪沥青路面试验段的路面结构及减噪效果进行了分析。     

关于公路建设项目经济评价的几点思考

经济评价是通过财务评价和国民经济评价,分析项目的经济合理性和财务合理性,并作为项目是否建设的重要决定要素之一。交通量预测、评价指标的选取、征地补偿费用与土地机会成本、国民经济效益等计量的正确与否将直接影响项目经济评价的结果。     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

新疆公路运输量发展预测

在分析新疆经济、交通运输发展的基础上,采用回归分析法、三次指数平滑法、灰色预测方法和弹性系数法等多种方法预测新疆2010年、2015年、2020年的公路运输需求,并结合这些方法,采用了基于误差权重因子的多种方法组合预测的新方法,对新疆公路运输需求量进行了优化组合预测。对新疆未来3个特征年预测结果的分析表明,该预测方法是合理而有效的。     

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随着我国公路隧道建设的蓬勃发展,连拱隧道的修建也越来越多。连拱隧道一般应用于中短隧道工程,常常存在浅埋偏压、地质条件较差等问题。河北省张石高速公路岔道2号隧道全长188m,属于双连拱隧道。围岩级别主要由IV、V两级构成,进口段围岩比较破碎,埋深较浅同时具有偏压现象,给施工带来了一定难度。本文采用现场监测与数值模拟两种手段,对隧道浅埋偏压段围岩开挖后的位移变形进行了分析研究。研究结果表明两种分析结果基本吻合,可见采用数值模拟方法在隧道工程分析上是可行的,同时也弥补了单一的现场监测方法存在的预见性较弱的缺陷。     

辽宁滨海公路潮差侵蚀路段路基顶面标高的推算方法

结合辽宁省滨海公路填海路基的实际情况,分析了确定受潮差影响路段路基顶面标高的主要影响因素,提出了滨海公路路基顶面标高的推算方法,并结合实际工程给出应用案例.     

公路景观设计与所在地域环境的融合

简要介绍了公路景观存在的问题,提出了公路景观设计中路线及绿化与所在地域环境的融合问题。     

公路网地理信息系统的标准化研究

阐述了公路网地理信息系统标准化的必要性,国内外公路网地理信息系统标准化的研制现状.公路网地理信息系统标准化的基本原则及公路网地理信息系统标准化设计等几项内容;并在文中给出了与公路网地理信息系统相关的标准,以供参考.     

Driver behavior formulation in intersection dilemma zones with phone use distraction via a logit-Bayesian network hybrid approach

Use of cellular phone while driving is one of the top contributing factors that induce traffic crashes, resulting in significant loss of life and property. A dilemma zone is a circumstance near signalized intersections where drivers hesitate when making decisions related to their driving behaviors. Therefore, the dilemma zone has been identified as an area with high crash potential. This article utilizes a logit-based Bayesian network (BN) hybrid approach to investigate drivers' decision patterns in a dilemma zone with phone use, based on experimental data from driving simulations from the National Advanced Driving Simulator (NADS). Using a logit regression model, five variables were found to be significant in predicting drivers' decisions in a dilemma zone with distractive phone tasks: older drivers (50–60 years old), yellow signal length, time to stop line, handheld phone tasks, and driver gender. The identified significant variables were then used to train a BN model to predict drivers' decisions at a dilemma zone and examine probabilistic impacts of these variables on drivers' decisions. The analysis results indicate that the trained BN model was effective in driver decision prediction and variable influence extraction. It was found that older drivers, a short yellow signal, a short time to stop line, nonhandheld phone tasks, and female drivers are factors that tend to result in drivers proceeding through intersections in a dilemma zone with phone use distraction. These research findings provide insight in understanding driver behavior patterns in a dilemma zone with distractive phone tasks.