基于流挖掘的分布式驱动电动汽车横向稳定控制

以分布式驱动电动汽车为研究对象,为减轻驾驶员行为与汽车执行机构响应之间的时间延迟对车辆稳定性控制的不利影响,提出一种基于转向状态预测的稳定性分层控制策略。基于马尔可夫模型构建状态转移概率矩阵,并利用流挖掘技术实时更新状态转移概率矩阵,联合实现下一时刻转向状态的预测。仿真结果表明,与滑模控制相比,所提出的策略可以更准确地跟踪理想横摆角速度,避免横向失稳情况的发生。     

交通规划地理信息系统技术在交通量预测中的应用

地理信息系统（GIS）是近年来世界各国各领域竟相开发应用的高技术之一。珠江三角洲经济区环形高速公路项目工程可行性研究交通量预测工作影响因素复杂，技术难度大，为此我们在工具型地理信息系统TransCAD的基础上，经过二次开发得到适用于珠江三角洲经济区环行高速公路项目影响区域路网分析评价、路网交通量预测和路网规划的应用型地理信息系统，有效地解决了复杂路网环路交通量预测难题。本简要介绍建立区域性交通规划地理信息系统的技术方法和应用情况。     

关于城市轨道交通客流预测的一些思考

针对当前城市轨道交通规划客流预测中存在的问题，分析了目前主流预测模型理论及影响预测精度的原因，对城市的客流预测进行了深层次的思考。     

世纪初叶摩市前瞻

据权威部门提供的有关中国经济主要指标的数据表明,1999年下半年以来,国民经济运行中出现了一些“利好”的现象:产品库存下降:国有经济效益比上年有所提高;物价从7月份起降幅缩小,第三季度出口情况—改持续下降的局面,比上年同期增长14％,10月份更是出现了23.8％的高增幅;1999年GDP的增长率约为6.9％～7.1％,仍不失为较高的速度。如果国家实施的扩张投资的财政政策能刺激非财政投资的跟进,国民经济增长速度下滑的趋势将受到抑制。     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

概率论 粗糙集 模糊集在集装箱港口中应用综述

概率论,粗糙集,模糊集是处理不确定性现象的主要工具,在社会生产中有很广泛的应用。港口建设生产过程中有很多的随机不确定性现象,这些工具在处理港口运输问题中发挥了各自的作用。近几年来,有关方面的研究越来越多,文中收集了部分资料,对这些工具在港口优化中的应用作了综述。     

基于测速与测距技术的汽车安全座椅设计

为提高汽车的正面防撞安全性能,降低甚至避免二次碰撞危害,文章特提出一种新型的汽车安全座椅的设计方案。文章介绍了基于测速与测距技术的汽车安全座椅在功能、结构设计及椅背倾角调节等方面的关键问题,并从基础理论的角度进行了可行性验证,说明该技术能提前预测碰撞危险,并及时采取措施避让,提高了汽车的安全性。     

CubeCargo软件应用于货运交通规划的研究

随着现代物流的发展，国际和国内的货运需求均呈现快速增长的形势，对传统货运交通规划工作提出了新的挑战。与客运交通规划相比，货运交通规划具有不少鲜明的特点，专门针对货运交通规划的分析工具也很少。为此，在分析了基于车辆和基于货物两类货运交通规划方法的流程和优缺点的基础上，提出基于货物的货运交通规划方法更有优势。通过示例，探讨了如何运用CubeCargo软件开展基于货物的货运交通规划，实现货运发生和吸引、货运分布、货运方式划分、货运交通分配的预测工作。