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北京"7·21"暴雨以来,雨天出行、车辆涉水、落水自救等等话题引起了社会各界的广泛热议。继上期介绍了几位暴雨亲历者在暴雨中行车的技巧和方法后,本期,《驾驶园》杂志记者又采访了更多的亲历者,以进一步交流在暴雨天气中安全行车的做法。 相似文献
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雾霾锁深秋2011年11月初,中国华北、华东地区(京、津、冀、晋、鲁、皖、沪、浙、赣、闽等)出现大雾、灰霾天气,空气污染令人不堪忍受,大气能见度低,不仅给交通运输造成很大影响,同时也严重影响着人们的身体健康。此次雾霾天气的元凶是PM2.5。PM2.5是气象学专有名词, 相似文献
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近期,全国各地气温持续走低。对于身处北方的爱车一族来说,低温与大雪等恶劣天气给行车及养护带来的麻烦绝对让人有些招架不住。更换冬季胎,更换冬季机油,更换冬季冷却液……在大雪翩然而至之时,车主们纷纷为爱车换上了抵抗冰雪的装备。不过,在这些“大动作”之外,很多车主却没注意到汽车风挡玻璃水也有冬夏之分。 相似文献
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地铁作为一种绿色出行方式,是缓解城市交通拥堵的重要手段。地铁客流受到多种因素影响,其中天气因素变化较快,会造成地铁客流的快速变化。了解天气因素对地铁客流的影响,有助于建立相应的运输组织响应措施。本文旨在量化分析天气因素对福州地铁客流量的影响,并考虑原始天气指标的局限性,引入体现舒适度的指标。建立地铁客流与天气因素(包括气压、相对湿度、风力、降水、风寒指数等级、综合舒适度指数等级等)之间的多元线性回归模型,量化影响方向和影响程度。此外,工作日与非工作日的客流模式差异较大,将两者分别建模分析。研究发现:工作日,降水、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响;非工作日,降水、气压、相对湿度、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响。总体而言,非工作日地铁客流对天气因素更加敏感。 相似文献
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为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。 相似文献
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