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81.
根据公交浮动车辆实时GPS数据, 考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响, 建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型。通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法, 改善了预测模型的精度, 并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证。计算结果表明: 该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的时间, 预测精度优于现有方法, 在高峰时段预测误差小于9%, 在非高峰时段预测误差约为6%, 并对各种道路交通条件具有较好的适应性。 相似文献
82.
Introduction Informationhidingasacommunicationprob-lem[1]canbeadoptedtoprotectthesecurityofme-dia(signal)andchannelofcommunication.Media securityisrelativetocopyrightprotectionofdigital media,i.e.watermarking.Channelsecurityasso-ciateswithsecurecommunication.Mostresearch todaylayparticularstressontheformer,whilelit-tleattentionispaidtothelatter.Thispaperisfo-cusedonthesecurityofcommunicationchannel,proposesanapproachofreal-timespeechsecure communicationbasedonthetechniqueinformation hiding.Th… 相似文献
83.
我国实施国际海上人命安全公约的不足及改进建议 总被引:1,自引:0,他引:1
《1974年国际海上人命安全公约》于1980年5月25日对我国生效以来,经过政府、各级海事管理部门、港口行政管理部门、船公司等有关部门和人员的共同努力,较好地实施了公约及其修正案的履约工作。但是,我国在执行SOLAS 1974中也存在一些不足之处。探讨我国履约工作存在的问题和不足,并提出改进建议。 相似文献
84.
������ѩ�ڳ��е�·��ͨ��ͻ���¹�Ԥ�� 总被引:1,自引:0,他引:1
�����£��̹����������ԣ���¶¶ 《交通运输系统工程与信息》2016,16(6):216-221
85.
Transfer functions are often used together with a wave spectrum for analysis of wave–ship interactions, where one application addresses the prediction of wave-induced motions or other types of global responses. This paper presents a simple and practical method which can be used to tune the transfer function of such responses to facilitate improved prediction capability. The input to the method consists of a measured response, i.e. time series sequences from a given sensor, the 2D wave spectrum characterising the seaway in which the measurements are taken, and an initial estimate of the transfer function for the response in study. The paper presents results obtained using data from an in-service container ship. The 2D wave spectra are taken from the ERA5 database, while the transfer function is computed by a simple closed-form expression. The paper shows that the application of the tuned transfer function leads to predictions which are significantly improved compared to using the transfer function without tuning. 相似文献
86.
本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。 相似文献
87.
深海超高压环境模拟容器用于模拟水下压力环境,其容器壁上承受反复载荷,容易产生疲劳裂纹.疲劳裂纹扩展是影响其断裂的主要因素.本文旨在分析半椭圆裂纹在老化的深海超高压环境模拟容器中的扩展行为,评估容器的安全性,因此对材料20MnMoNb钢的裂纹扩展特性进行了试验研究,首先考虑三角形和梯形加载情况,通过比较两组实验结果,考察了其材料对保载时间的敏感性.采用基于统一的裂纹扩展率模型的三维有限元方法进行了疲劳裂纹扩展计算,并通过CT试样的一组数值和实验结果进行了验证,最后建立了不同初始尺寸、展弦比和倾角的裂纹有限元模型,并根据裂纹在容器内壁的容许深度准则,计算了容器的剩余寿命.其分析结果可为深海超高压环境模拟容器可靠性评估提供参考. 相似文献
88.
FPSO (floating, production, storage and offloading) units are widely used in the offshore oil and gas industry. Generally, FPSOs have excellent oil storage capacity owing to their huge oil cargo holds. The volume and distribution of stored oil in the cargo holds influence the strain level of hull girder, especially at critical positions of FPSO. However, strain prediction using structural analysis tools is computationally expensive and time consuming. In this study, a prediction tool based on back-propagation (BP) neural network called GAIFOA-BP is proposed to predict the strain values of concerned positions of an FPSO model under different oil storage conditions. The GAIFOA-BP combines BP model and GAIFOA which is a combination of genetic algorithm (GA) and an improved fruit fly optimization algorithm (IFOA). Results from three benchmark tests show that the GAIFOA-BP model has a remarkable performance. Subsequently, a total of 81 sets of training data and 25 sets of testing data are obtained from experiment using fiber Bragg grating (FBG) sensors installed on the surface of an FPSO model. The numerical results show that the GAIFOA-BP is capable of predicting the strain values with higher accuracy as compared with other BP models. Finally, the reserved GAIFOA-BP model is utilized to predict the strain values under the inputs of a 10-day time series of volume and distribution of stored oil. The predicted strain results are further used to calculate the fatigue consumption of measurement points. 相似文献
89.
针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献
90.