基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

客车生产准时化问题

探讨影响客车生产准时化的因素及如何实现客车生产准时化。     

消防巨擘——1：16美国通用汽车雪佛兰消防卡车仿真模型

通用汽车公司创建于1908年，其汽车产品销往200多个国家。2001年，通用汽车的轿车和卡车销售量高迭850万辆，占全球汽车市场逾15％的份额，超过其他任何一家汽车制造商。     

房地产业发展绕不过的九大瓶颈

浙江新湖房产以2090万的天价竞得上海磁悬浮列车的冠名权,引起全国上下一片哗然,房地产业的暴利又一次得到了验证。与畸高的利润相对照,低下的行业运作水平则是房地产业的普遍现象。以次充好、虚假广告、擅自改变原有规划、面积缩水、合同欺诈、炒概念(奥运、入世、CBD、TOWNHOUSE等一个接一个)、从业人员素质不高,有关房地产的消费投诉近年已名列前茅。究其原因,由于历史上长期由国家统一建设统一分配住房,政策一旦取消,几十年的欠账使得市场需求饥不择     

基于扩展双链式存储结构的最小生成树算法

在图的一种双链式存储结构的基础上提出了一种扩展的双链式存储结构．并用这种存储结构实现了图的最小生成树算法，与其它存储结构相比具有更好的灵活性．     

交通事件影响分析传递函数—噪声模型

着重探讨了干预型交通事件影响分析传递函数-噪声模型的一般形式，及其识别、标定与检验的方法，并应用该模型对高速公路隧道内交通事件的交通量的影响进行了分析。     

"双掺法"机制砂泵送防水混凝土的试验与应用

结合昆石高速公路阳宗海隧道工程实例，详细介绍粉煤灰、外加剂，机制砂泵送防水混凝土的配制，主要拌合物及物理力学性能，施工方法和应用效果。     

民进党缘何迅速由盛而衰

本文是大陆着名台湾问题专家，对民进党政权因系列弊案爆发，导致迅速衰败的缘由作出的系统性分析。文章指出了民进党迅速由盛而衰的四大症结所在，同时也指出目前台湾政局仍有许多不确定因素，大陆追求融合、和解、共赢的政策，仍需要一个很长的过程才能完全奏效。[编者按]