某水电站高边坡变形破坏模式及机制分析

通过大量现场调查和综合分析，对西南某水电站闸址区两岸高边坡的变形破坏类型、破坏特征、影响因素及变形破坏机制等进行了深入研究，认为该区岩体的变形破坏模式主要有滑移-拉裂型、弯曲-拉裂型及剥落、剥离或拉裂倾倒型3种，因而引起岩体产生崩滑、弯曲倾倒及剥落、剥离或拉裂倾倒破坏，在此基础上，对其可能给闸址工程安全带来的影响进行了评价。     

一种在线快速判定交通流混沌的方法

对混沌、非混沌交通流序列进行了多尺度分解,发现在高频系数部分存在明显结构上的差异,依据这种差异提出了一种基于系统历史信息的在线快速判定交通流混沌的方法.实验结果表明:新的混沌判定方法比传统的混沌判定方法需要的样本数少、识别率高.该判定方法同样适用于其他确定系统在线混沌现象的快速判定.     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．     

大规模训练集的快速缩减

为了进一步减少支持向量机的训练时间,提出了一种基于类别质心的训练集缩减算法.该算法根据样本的几何分布去除训练集中大部分非支持向量.对样本规模在104数量级的数据集进行了训练实验,结果显示,在基本不损失分类精度的情况下,训练时间比直接用SMO(序贯最小优化)算法减少30%,说明该算法能有效地提高支持向量机的训练速度.     

不同通道宽度条件下汽车驾驶员注视点分布规律

为分析驾驶员感知-判断-操作行为模式,对驾驶员在通过不同通道宽度障碍物时的动态视觉进行研究。用眼动仪等设备记录了驾驶员在通过设定障碍物间的通道宽度时眼睛注视点的变化和相应的车辆行驶速度,分析了在7.04、.4、3.5、3.0和2.0 m五种通道宽度条件下驾驶员注视点变化的分布规律。试验结果显示,无障碍物时,对应通道宽度为7.0 m,驾驶员注视点在车辆前方较远处和道路的中央区域;通道宽度较充裕时,对应通道宽度为4.4和3.5 m,驾驶员注视点主要在左侧障碍物和道路中央;通道宽度较窄时,对应通道宽度为3.0 m,驾驶员注视点频繁在左右两侧障碍物间移动;随着驾驶任务难度增加,驾驶员的注视点分布区域变近,视线的变化频率提高。     

武汉市“年票 次票”收费模式探讨

简要介绍了"年票制"的理论基础,结合武汉市实际状况提出了"年票 次票"收费方案,并对该方案的整合对象、收费模式、收费范围、收费年限做了具体解释,同时对该收费模式的优势及实施障碍进行了分析。     

基于多级模糊模式识别方法的停车诱导系统评价

为了确定停车诱导系统实施是否达到预期目标和功能要求,需对系统进行整体评价,以确定系统达到了预计的哪种实施效果层次。分析并归纳了城市停车诱导系统的评价指标,将多级模糊模式识别方法引入到对停车诱导系统的评价中来,详细介绍了该方法的基本原理,并通过实例说明了方法应用的具体步骤。结果表明,运用该方法可对停车诱导系统设计与实施效果优劣较好地作出评判。     

配电网络自动化关键技术分析

针对电力系统配电自动化要求,提出了配电网的合理规划要求,对设备开关的选型和控制室与各开关、断路器之间的数据通信进行了分析,提出了分布智能模式和集中智能模式的应用场合,并对两种模式的优缺点进行了分析。     

车道分隔方式对驾驶换道行为的影响

为探索不同车道分隔方式对驾驶换道行为的影响，在分析机动车驾驶换道决策机理与换道决策属性的基础上，改进双车道元胞自动机(STCA)的换道规则模型，提出了基于层次分析法(AHP)的多属性换道决策模型.在同向 3车道上设置不同车道分隔方式，运行模型以获得每种分隔方式在不同空间占有率情况下的换道动机概率、换道成功概率分布规律.分析发现：平均换道动机概率直接与交通流内部状态属性有关，平均换道成功概率则由交通流内部状态属性与车道隔离方式共同决定；通过对不同分隔方式下的换道规律分析，表明模型能较好诠释不同车道分隔方式的交通管理法规涵义.该换道决策模型构造方法上具有同时处理多个外部决策属性的能力，具有较强的通用性.     

Forecasting electricity demand of electric vehicles by analyzing consumers’ charging patterns

The spread of electric vehicles (EVs) and their increasing demand for electricity has placed a greater burden on electricity generation and the power grid. In particular, the problem of whether to expand the electricity power stations and distribution facilities due to the construction of EV charging stations is emerging as an immediate issue. To effectively meet the demand for additional electricity while ensuring the stability of the power grid, there is a need to accurately predict the charging demands for EVs. Therefore, this study estimates the changes in electricity charging demand based on consumer preferences for EVs, charging time of day, and types of electric vehicle supply equipment (EVSE) and elucidates the matters to be considered for constructing EV infrastructure. The results show that consumers mainly preferred charging during the evening. However, when we considered different types of EVSEs (public and private) in the analysis, people preferred to charge at public EVSEs during the day. During peak load time, people tended to prefer charging using fast public EVSEs, which shows that consumers considered the tradeoffs between the full charge time and the price for charging. Based on these findings, this study provides key political implications for policy makers to consider in taking preemptive measures to adjust the electricity supply infrastructure.