新时期高校网络党建的实践与思考

网络党建具有时代发展的必要性和重要性。本文阐述了新时期高校开展网络党建的必要性、网络党建设的原则,提出了高校网络党建的实施途径。     

基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。     

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。     

城市轨道交通系统票种设置及票务规则研究

轨道交通系统目前已经在许多城市形成了线网结构,在运营范围扩大的同时也增加了票务管理的难度。系统投资高、回收期长的特点决定了轨道交通系统必须设置具有吸引力的票种和探讨线网条件下的票务规则。在根据系统客流时空特性的基础上,设置了单程类和储值类2大类13种轨道交通车票,并根据系统运营的实际情况把轨道交通运营状态分成正常、降级和紧急3大类工作模式,探讨了不同工作模式下各类车票的票务规则,有利于提高轨道交通系统的经济和社会效益。     

城市轨道交通板式道床施工技术

通过对广州市轨道交通4号线轨道工程板式道床施工工艺的分析,介绍了板式道床的测量、轨道板调整和ZH砂浆控制等技术.工程严格按照操作程序施工,取得了良好的社会和经济效益,此次施工实践对类似工程提供了一定的借鉴意义.     

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.     

智能公交一体化系统研究

综合考虑智能公交系统和公交一体化系统,将二者作为分系统,提出智能公交一体化系统的构想,并利用系统工程理论进行初步研究。一方面,智能公交系统作为ITS的一个重要子系统,为解决城市交通问题提供了一条全新且有效的途径;另一方面,公交一体化系统作为城市公交系统的一个必然发展趋势,可以更有效地满足城市居民多元化、多层次的出行需求。从区域调度和票制一体化两个分系统的热点问题入手,论证了在我国城市建立完善的智能公交一体化系统的可操作性,给出了解决该问题的思路,也为智能公交一体化系统在实践中应用提供了一种有效途径。     

高校二级单位网络教学管理系统研究与开发

通过对教学管理运行机制的分析,进行了系统总体和用户界面设计,实现了教学管理所需的各项功能,建立起管理员、教师和相关部门之间的有效关联。实践证明该系统对强化教学监控、保证教学质量、提高管理水平和效率等方面都具有十分重要的意义。     

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.