快速公交(BRT)线路布局优化研究

快速公交（BRT）是国际上公交发展的新模式。保证系统得以推广,同时应以低成本、显著见效为原则建设快速公交系统,因此对快速公交线路布局进行优化也是不可忽视的。为了探讨现有公共交通线网结构下如何优化BRT线路的布设问题．本文时快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析,并在此基础上依据快速公交的发展特点．以乘客的总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立快速公交布局优化的模型．并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明．从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

沥青路面预防性养护措施

沥青路面预防性养护是一种在路面状况良好的情况下采取的对现有路面进行有计划的基于费用一效益的养护策略。它主要用于制止微小损坏,延迟进程性破坏,减少纠正性养护。预防性养护的核心内容,一是让状态良好的道路系统保持更长时间,延缓未来的破坏,在不增加结构承载能力的前提下改善系统的功能状况;二是在适当的时间,将适用的措施,     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

如何提高沥青混凝土拌和质量

以M3000型沥青混凝土拌和设备为例,从拌和参数的确定、拌和时间的确定、拌和质量检测等几个方面对如何提高沥青混凝土拌和质量进行了论述。     

低空空域飞行冲突避让算法

为了预防航空器在低空空域飞行中发生相撞, 根据空中交通管理规则的飞行间隔规定, 采用速度矢量三角分析法, 分析了避免冲突的基本条件, 确定了航空器B与航空器A的速度矢量关系, 提出了调整速度和改变航向两种解决方法, 推导出速度和航向改变量的计算公式。通过系统演算和DRS-98型雷达管制模拟机的验证表明, 在任何情况下都能够使用改航法避让飞行冲突, 航空器之间的距离和航向差越大, 航向的改变量就越小; 当航空器之间的距离大于6倍的飞行间隔时, 应当使用调速法避让飞行冲突, 这样航空器可以继续保持原定的飞行航线。     

一种带有时间窗的货物配送路线设计算法

提供了一种有大量的客户数据,只需对部分客户进行带有时间窗要求的货物配送的优化路径选择算法。该算法首先通过寻找的隐含条件利用可行的算法将问题规模进行缩小,然后利用特殊情况荻取限制条件,不断缩小搜索范围,从而搜索到有效解．该算法针对具体问题设计,适合应用于工程实践。     

公交线路运力配备方法研究

本文分析了影响公交线路车辆配备的各种因素。从公交车车型、道路条件等方面综合考虑,并以公交线路长度、营运周转速度和发车间隔为约束条件,提出了一种公交线路运力配备方法,并应用该法对苏州市1路公交车进行线路配车量计算。应用结果表明该方法有较好的实用价值。     

人工神经网络在飞行间隔控制中的应用

神经网络技术在自动控制领域得到广泛应用．鉴于空中交通管制的理论及技术特点,本文探讨了实现飞行间隔预测控制的神经网络模型及技术条件,尤其是提出了在多扰动环境中飞机速度、位移函数的构建方法,借助Matlab工具实现了仿真和验证．结果证明,神经网络的自学习功能能够很好地处理这类复杂的控制问题．     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性，但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看)，可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级，并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差．笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素，如随意过街人流、自行车流等外部因素，引起的道路通过能力降级)，并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上，建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型；通过对路段参数敏感性分析和实例对照，既展示了该综合分析模型．路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性，又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为．     

Building Real-Time Network Intrusion Detection System Based on Parallel Time-Series Mining Techniques

A new real-time model based on parallel time-series mining is proposed to improve the accuracy and efficiency of the network intrusion detection systems. In this model, multidimensional dataset is constructed to describe network events, and sliding window updating algorithm is used to maintain network stream. Moreover, parallel frequent patterns and frequent episodes mining algorithms are applied to implement parallel time-series mining engineer which can intelligently generate rules to distinguish intrusions from normal activities. Analysis and study on the basis of DAWNING 3000 indicate that this parallel time-series mining-based model provides a more accurate and efficient way to building real-time NIDS.