基于正交试验的城市道路施工区域阈值仿真分析

以4车道路段为研究对象,对施工区域影响分析的阈值进行了详细的研究。选择了4因素3水平的影响因素对阈值进行分析,使用正交试验构筑了试验组合,并使用VISSIM软件对各种试验进行了仿真分析,得出了施工区域影响车辆行驶的因素依次为封闭车道数、道路饱和度、大车率、施工道长度。考虑到封闭车道数和饱和度存在交互影响,对封闭车道数和饱和度使用交互分析,再次使用仿真软件构筑封闭车道为2条车道和3条车道,且分别提取饱和度渐变时车辆的延误值,得到了4条车道路段施工时的交通影响分析阈值。     

A universal composability framework for analysis of proxy threshold signature

The universal composability framework is a new approach for designing and analyzing the security of cryptographic protocols. In this framework, the security of protocols is maintained under a general protocol composition operation. In the paper, we propose the universal composability framework for the analysis of proxy threshold signature and present a universally composable secure proxy threshold signature scheme which is the first one in this area. The proposed scheme is suitable for the mobile agents, which should migrate across different environment through network. Furthermore, we give the concrete analysis of the reduction to prove the security of the proposed scheme.     

State inspection for transmission lines based on independent component analysis

Monitoring transmission towers is of great importance to prevent severe thefts on them and ensure the reliability and safety of the power grid operation. Independent component analysis (ICA) is a method for finding underlying factors or components from multivariate statistical data based on dimension reduction methods, and it is applicable to extract the non-stationary signals. FastICA based on negentropy is presented to effectively extract and separate the vibration signals caused by human activity in this paper. A new method combined empirical mode decomposition (EMD) technique with the adaptive threshold method is applied to extract the vibration pulses, and suppress the interference signals. The practical tests demonstrate that the method proposed in the paper is effective in separating and extracting the vibration signals.     

公交候车时间容忍阈值的分布特征及影响因素

公交候车时间容忍阈值反映的是出行者能够容忍的最长候车时间. 研究公交候车时间容忍阈值有助于我们更好地理解出行者对候车时间的感知和态度,从而采取针对性的对策提高公交吸引力和分担率,并可以为公交运营组织提供参考. 本文采用昆明市的调查数据,对候车时间容忍阈值进行了实证研究. 首先,对候车时间容忍阈值的分布特征进行了统计分析,并采用秩和检验法对不同群体的候车时间容忍阈值的分布差异进行了检验. 进一步,基于序次Logit 模型识别了候车时间容忍阈值的影响因素,发现年龄、受教育程度、年龄和受教育程度的交互项、职业、家庭年收入、公交出行频率对候车时间容忍阈值有显著影响.     

基于锚杆监测的单滑动面边坡动态预警分析及安全分级

为完善边坡锚杆监测预警理论及促进锚杆监测法的广泛应用,基于锚杆实际受力特征和边坡不稳定演变规律,开展研究以确定监测锚杆预警阈值和单滑动面边坡安全分级。首先,对于锚杆监测单滑动面边坡,待加固锚杆及监测锚杆施工完,锚杆灌浆体强度已稳定,将短时间内应力调整及变形发展稳定后的边坡状态定义为边坡初始监测状态。接着,考虑滑动面的抗剪强度参数、滑动面上水压力和地震的不利演变,开展平面应变数值模拟预演分析,获得相对于边坡初始监测状态的监测锚杆轴力增量和序列。再相对于边坡初始监测状态,采用边坡极限平衡稳定分析法分别获得不利演变导致的边坡滑动力增量和抗滑力减少量,从而拟合二者与监测锚杆轴力增量和的函数,并建立边坡动态稳定系数与监测锚杆轴力和的计算公式。根据《建筑边坡工程技术规范》（GB 50330—2013）等关于边坡安全等级和预警的规定,将锚杆监测边坡预警等级划分为：蓝色无警、黄色预警、橙色预警和红色预警。最后,设计了锚杆监测单滑动面边坡算例及2个不利演变独立工况,阐述了采用该方法进行边坡动态预警分析及安全分级的流程。结果表明：针对类似边坡,先结合已有相关资料合理预判边坡影响因素的不利演变规律,再采用该方法进行分析,可达到良好的预警效果。     

轨道交通拥挤传播速率量化模型研究

轨道交通作为综合客运交通系统的骨干,影响着城市客运交通乃至社会经济的正常运转,对其大客流拥挤传播规律的研究有助于提高轨道交通系统的运输安全和效率.以往学者研究的大客流传播模型中往往参数量化缺失或者缺乏实际意义,因此,本文着眼于量化大客流传播模型中的参数,旨在构建客流影响下的拥挤传播模型.首先,分析大客流传播模型中参数及其影响因素,阐述现有传播速率量化模型;其次,以客流的不确定性作为研究对象,分析客流传播特征;再次,通过轨道交通客流数据量化模型参数相关的客流和列车剩余载客能力,界定大客流影响阈值;然后,构建考虑客流因素的传染病模型,量化拥挤传播速率,据此分析客流对轨道交通拥挤传播的影响;最后,以北京地铁13号线为例,比较不同时段、不同换乘情况下其大客流拥挤传播影响范围的差异,分析其原因,从而为优化轨道交通系统的服务水平及大客流事件应急处置提供参考和借鉴.     

考虑时间阈值的铁路运输链分担率模型

以义乌-宁波国际集装箱内陆段托运人为研究对象,选取运输链属性、托运人属性和货物属性构建运输链效用函数,通过意愿调查获取托运人货运选择数据以分析其选择机理.比较了MNL 模型（Multinomial Logit）与MNLS 模型（Swait 提出的MNL）、 CMNL模型（Constrained MNL）等阈值模型在参数估计结果和选择行为解释能力上的差异.结果表明：运输链时间、费用、时间阈值和企业规模等因素对货运服务选择至关重要; 引入时间阈值可有效提高模型精度,忽视时间阈值将导致时间价值有偏;当铁路运输链 时间与时间阈值要求差距甚大或较小时,忽视时间阈值易低估或高估铁路运输链服务水 平改善所提升的分担率.     

一种图文信息隐藏算法

针对信息与网络安全的重要性及严峻性,提出了一种汉字信息加密、在BMP图像文件中隐藏、恢复及解密的方法.     

A Target-Orientated Marker Image Binarization Method for Orthopaedic Surgical Navigation System

Camera calibration is the key technique in a C-arm based orthopaedic surgical navigation system. The extraction of marker location information is a necessary step in the calibration process. Ideal marker images should possess uniform background and contain marker shadow only, but in fact marker images always possess nonuniform background and are contaminated by noise and unwanted anatomic information, making the extraction very difficult. A target-orientated marker shadow extraction method was proposed. With this method a proper threshold for marker image binarization can be determined.     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中,智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测,前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标,但铁路场景复杂,存在动态变化的背景区域和未知类型的目标,现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求,故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息,分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子,动态调节阈值以适应环境变化;提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法,消除鬼影问题,实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明,所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率,且平衡了精度和速度.