金属磁记忆检测技术在机车部件检测中的初步应用

简要阐述了金属磁记忆技术的基本原理和检测仪器的基本结构,通过对机车轮心和牵引电动机悬挂座裂纹的检测实例,指出该方法在铁路机车部件检测中有较好的应用前景。     

国家文物局局长单霁翔:城市大拆大建致城市记忆消失

国家文物局局长单霁翔2011年4月3日在中国人民大学演讲时说,他坚决反对目前一些城市在"旧城改造"和"危旧房改造"中大拆大建。单霁翔说,他非常反对"旧城改     

司机在夏季的身心调节

司机在行车过程中情绪的好坏很重要,甚至关乎到生命安全的问题。养生保健专家说,夏季情感障碍症的发生与气温、出汗、饮食情况和睡眠时间有密切的关系。通过本文让我们一起学学如何避免这些问题的发生。     

第三次全国文物普查百大新发现之京西首钢:铁色铸就的工业记忆

与千年古都共生了91年的首钢,巳深深镌刻成北京这座城市的文化记忆。1919年3月,首都钢铁公司的雏形——龙烟铁矿股份有限公司将炼铁厂厂址选址京西石景山东麓。从此,首钢成为北京为数寥寥的近代工业代表,     

说“限牌”

2011,"十二五"开局之年,也是新世纪第二个十年的开启之年。时代的车轮滚滚向前,历史的背影渐渐远去,但汽车行业那一个个用行动写下的故事却留存,成为历史的注脚。过去一年车市的喜怒哀乐,深深留在记忆中,或许对今后有着深刻的影响。     

基于经验模态分解与长短时记忆神经网络的短时地铁客流预测模型

为降低样本噪声对客流预测模型的干扰, 结合深度学习理论, 提出了一种基于经验模态分解与长短时记忆神经网络的短时地铁客流预测模型; 将预测过程分为3个阶段, 第1阶段预处理原始地铁刷卡数据, 构建进(出)站客流时间序列, 运用经验模态分解法将时间序列转化为一系列本征模函数及残差, 第2阶段利用偏自相关函数确定长短时记忆神经网络的输入变量, 第3阶段基于深度学习库Keras, 完成长短时记忆神经网络的搭建、训练及预测; 以上海地铁2号线人民广场站客流数据验证了模型的有效性。计算结果表明: 与代表性的预测模型(差分自回归移动平均模型、支持向量机、经验模态分解与反向传播神经网络、长短时记忆神经网络)相比, 经验模态分解与长短时记忆神经网络预测模型分别将工作日高峰、平峰、全日的进(出)站客流预测精度分别至少提升了2.1%(2.5%)、2.7%(3.5%)、2.7%(3.4%), 将非工作日全日的进(出)站客流预测精度至少提升了3.3%(3.5%), 说明经验模态分解与长短时记忆神经网络的组合是一种预测短时地铁客流的有效模型; 当预测步长由5 min逐渐增加至30 min时, 工作日高峰、平峰和全日进(出)站客流的平均绝对百分比预测误差分别由14.8%(13.9%)、16.8%(17.4%)和16.6%(17.0%)逐渐降低至7.0%(6.2%)、8.3%(7.5%)和8.1%(7.4%), 说明该方法预测误差与预测步长呈负相关。      

月夜奢靡 别克新君越

午夜来临,白日的一切喧嚣归于平静。路上稀疏的行人放慢了脚步,他们似乎都在仔细欣赏暗夜的魅力。虽身处全北京最灯火通明的地段,但此时的我却不想下车,因为坐在新君越静谧的车内,可以感受到不一样的月夜奢靡。     

我国制造业电子商务发展的问题初探

在网络经济环境下,制造业企业面临全球性的市场、资源、技术和人才的竞争．文章阐述了我国制造业发展电子商务所具备的物质平台、运营平台、产业集聚平台和信息技术平台,分析了下一步发展电子商务所面临的问题和障碍,并提出了相应的对策和措施．     

珠江的影像记忆

当昨天的荒滩变成今天的码头,当繁忙的物流取代熙攘的客流,当船工的号子已变成定格的影像,我们的记忆还剩下什么?当我们意图去追溯过去,昨日的珠江,已渐去渐远,今日的珠江,还在默默流淌。……在此,     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理，本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上，利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network，ConvLSTM)，分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型，和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示，有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段，两种模型均能够有效预测泊位占有率；在政策发生变化时段，无政策模型的预测误差出现激增，但有政策模型的预测误差依然保持平稳，表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.