MAN TGL被评为“2006年度卡车”

12月20日，受丰田2006年产量预测的影响，当日通用股价跌至18年来新低，其全球最大整车制造企业的地位受到威胁。据悉，当日在纽约证券交易所，通用股价每股下跌1.05美分，收盘价为每股20美元。而当日最低曾跌至每股19.63美元。这一数字是1987年以来的新低。今年以来，通用股票已经贬值近50％。     

桥梁高性能混凝土的耐久性研究及寿命预测

通过快速碳化试验研究了桥梁高性能混凝土在加载—碳化双重破坏因素作用下的耐久性，并建立了寿命预测模型；通过干湿循环—硫酸盐腐蚀研究了混凝土抗干湿循环—硫酸盐腐蚀的能力，并建立了桥梁混凝土基于硫酸盐的寿命预测模型。结合桥梁所处实际运行环境，对桥梁各主体部位混凝土进行了寿命评估，结果表明，桥梁各部位在多因素作用下，运行寿命均超过100年，完全满足工程需要。     

船舶通信网络非线性流量预测的数学建模分析

为了提高船舶通信网络非线性流量预测的精度,设计一个船舶通信网络非线性流量预测数学模型。首先对船舶通信网络数据采集,然后对采集的数据进行预处理,最后应用神经网络算法建立船舶通信网络非线性流量预测模型,以此完成了船舶通信网络非线性流量预测。实验对比结果表明,此次研究的船舶通信网络非线性流量预测数学模型有效提高了流量预测的精准度,并减少了船舶通信网络非线性流量预测时间,具备一定的实际应用意义。     

基于乘积ARIMA模型的中日航线CCFI趋势预测

构建乘积ARIMA模型对中日航线CCFI时间序列的波动规律和趋势进行了拟合及预测，并进一步预测了中日航线受季节性、周期性等波动影响的运价数据，并将CCFI实际观测值与乘积ARIMA模型预测值进行了对照，检验结果显示该模型能够较准确地拟合CCFI时间序列的波动规律和发展趋势。     

改进IHSDM的交互式高速公路设计一致性评价

为满足高速公路运行车速与线形设计之间的协调性,提高高速公路车辆运行的安全性,开展高速公路设计一致性评价研究.在收集实际高速公路线形及事故数据的基础上,应用交互式道路安全设计模型(IHSDM)进行设计一致性评价,将评价结果与实际事故数据进行对比,分析了该模型的适用性.针对该模型在中国高速公路应用中存在的不足进行了改进,并将设计一致性存在问题路段与线形设计存在不足路段进行对比分析,验证了改进模型的有效性.分析结果表明:改进模型评价结果准确率为83.3％,较原模型评价准确率提高了25％,研究成果可以为高速公路线形设计的安全性评价提供技术支持.     

基于ANN的船舶撞击高桩码头群桩损伤位置预测

本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。     

预测：二季度或成铁路业绩转折点

近期，在权威人士强调要按计划全面兑现“十二五”铁路建设目标，以及铁道部表态今年5000亿铁路投资要求到位的背景下，铁路建设资金开始逐渐到位，市场对事铁路行业的信心也逐渐回升。 记者从消息人士处了解到，如果资金到位情况较好，今年铁路投资或略超5000亿元。随着二季度银行开始向铁路项目进行放款，市场预期受益于资金流的购善，铁路相关企业的业绩将从今年二季度开始逐渐向好。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

支持向量机技术在舰船航向广义预测与控制中的应用

舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。     

多船舶同时航行中的调度数学模型设计与实现

在多船舶同时行进航道水上交通网络中,船舶拥堵容易导致水上安全事故,需要进行水上航道船舶航行调度。本文针对当前调度模型的吞吐量低,时滞较大的问题,提出一种基于船舶航行流量分簇预测的多船舶同时行进中的调度数学模型。构建多船舶同时行进的通行流量的信息感知模型,采用RFID标签识别技术进行船舶航行流量的数学统计,构建船舶进出港的交通态势预测多元状态方程,以历史测量信息作为先验统计量对方程进行优化求解,实现船舶航行流量分簇预测,以此为信息统计量进行交通调度。仿真结果表明,采用该模型进行多船舶同时行进调度,能提高单位时间内的航道通行量,且对航道船舶流量的预测精度较高,调度的时间开销较小。