伤亡事故中发生逃逸行为的影响因素分析

道路交通伤亡事故是交通安全研究的焦点,伤亡事故中的肇事逃逸行为不仅违法,更因延误应急救援而备受关注。为辨别逃逸行为在伤亡事故中发生的显著性因素,基于美国密歇根州事故数据,采用logistic模型,对事故各因素及交叉变量进行验证,并对所建模型的参数估计进行分析。结果表明:成年体肇事人、家用车辆肇事、夜晚时间段和成年体肇事人&客车肇事、成年体肇事人&家用车辆肇事、成年体肇事人&夜晚时间段对伤亡逃逸事故的发生有促进作用;而事故发生在车道内、肇事人受伤、女性肇事人和肇事人受伤&女性肇事、肇事人受伤&车道内事故、女性肇事&客车肇事、农村道路&不良天气情况下能明显减少伤亡事故中逃逸行为发生的概率。     

基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析

基于北京市私家电动汽车网联数据，按照充电行为类型提取车辆行程，并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析；基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别，结果表明，电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为；最后，基于显著影响因素建立模型，对私家电动汽车快速充电行为进行预测，预测结果表明，预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为，提高充电效率.     

基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间，但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型，利用回归支持向量机，通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异，所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象，建立支持向量机预测模型，分析其预测性能受参数选择的影响，并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明，基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型，且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。     

回归分析方法在计算机测控系统中的应用

作者介绍了如何利用回归分析方法分析计算测控系统测量的数据,利用图形分析说明了使用回归分析方法得到的分析结果的准确性,给出了计算机程序框图,通过试验结果说明回归分析方法在计算机测控系统中广泛应用的重要性。     

应用支持向量机回归确定岩体强度指标

在确定岩体力学参数中引入支持向量机，介绍了其具体的回归算法．并用这一方法回归预测岩体强度指标，通过实例证明支持向量机用于多影响因素、小样本容量的岩体强度指标回归问题，能够保证较理想的推广预测能力．     

无处找寻

一个人在一种环境和氛围中生活久了,就想找个机会跳出场外,不怀目的、没有动机地远离现实的熙攘,去正视自己的灵魂,寻找心的宁静与平和。从拉萨返回西宁途中,到达格尔木小住,一下子从繁杂的琐碎中回归于平静,忽然不想理任何人,也不想被任何人纠缠,就坐上车,不经意地闲逛。这是六月,一个灰蒙蒙的日子,天空皱着眉,太阳无影无踪。 猎豹车徐徐行驶,车轮碾着黄风扩张着运转的领域,也不知过了多久,车驶过一条浑浊的小河,越过一片小沙丘,有星星点点的红柳和高原灌木映入眼帘,再往前,干涸和灰雾中闪出一片围墙,心不由抖动了一下。我曾不止一次去过那