Deconstructing delay: A non-parametric approach to analyzing delay changes in single server queuing systems

This paper introduces an empirically driven, non-parametric method to isolate and estimate the effects that changes in demand and changes in throughput have on delay – in particular, arrival and departure flight delay at airport runways. Classic queuing concepts were used to develop a method by which an intermediate, or counterfactual, queuing scenario could be constructed, to isolate the delay effects due to shifts in demand and throughput. This method includes the development of a stochastic throughput function that is based entirely on data and has three key features. Firstly, the function relies on non-parametric, empirically-based probability distributions of throughput counts. Secondly, facility capacity needs not be explicitly defined, as it is implicitly included in the probability distributions of throughput. Thirdly, the throughput performance function preserves the effect of factors that cause capacity (and, therefore, throughput) to fluctuate over a given period. Temporal sequences of high, moderate, and low capacity are maintained between the observed and counterfactual scenarios. The method was applied to a case study of the three major New York area airports of LaGuardia (LGA), Newark Liberty (EWR), and John F. Kennedy (JFK), using operational data extracted from the Federal Aviation Administration’s (FAA’s) Aviation System Performance Metrics (ASPM) database. The focus was on the peak summer travel seasons of 2006 and 2007, as these airports experienced record levels of delay in 2007. The results indicate that decreases in both demand and throughput were experienced at LGA and EWR, although the decreases in throughput had more significant effects on operational delays as they increased overall at these airports. At JFK, the increase in departure throughput was not sufficient to offset the increase in departure demands. For arrivals, demand increased and throughput decreased. These trends caused a significant growth in delay at JFK between 2006 and 2007.     

基于SFTA技术的数据库系统软件故障分析

在数据库系统中软件所占比例日益增加,软件故障对系统可靠性的影响也更显突出,需要对软件故障进行分析。根据数据库系统特点,采用故障树分析方法,以数据库系统的软件故障为根节点,由上而下分析导致软件故障的所有可能因素,分析其因果逻辑关系。最后,介绍了定性与定量分析的疗法。通过实例,建造软件故障分析树,分析了SFTA技术对提高软件运行可靠性的影响。     

动力装置故障诊断技术研究

讨论了故障诊断系统数据库要求、架构和功能设计与实现等技术,对故障诊断推理机制进行了探讨,研究并构建了界面友好的柴油机故障诊断系统.利用该系统可对柴油机状态监控,对故障征兆(趋势)实时预报,对已发生的故障快速诊断,缩短故障维修时间,保障装备的良好工作状态,提高船舶的生命力.     

基于GIS的地区级路面管理系统的设计与实现

路面管理系统(PMS)已经成为道路管理部门进行养护规划以及道路养护投资的重要分析工具。将PMS集成到GIS软件平台中已经成为当前PMS研究与实践的重点。将地区级路面管理系统数据库组建于GIS平台上,应用MapInfo软件与MapBasic语言,可将采集系统中里程桩定位参照系统转化为GIS数据库中大地坐标定位参照系统;利用Visual Basic 6.0与MapX控件、Access数据库的联合开发,建立了基于GIS的地区级公路数据库,实现了图形与数据的双向快速查询,并开发了相应的路面使用性能分析评价系统。     

基于GIS的公交模型数据库构建及维护

道路网络的修改直接影响公共交通线路数据的同步更新维护,大大增加了维护的工作量和复杂性。通过分析常用交通规划软件公交模型数据库的特点,研究基于动态分段技术的公交模型数据库结构。分别设计和开发了公交模型数据库的自动创建以及在不同路网间采用GIS方法进行移植的软件工具。探讨公交线路自动创建和移植的功能、算法流程、软件开发,并应用于大型工程项目。该软件工具的应用实现了公交模型数据和道路网络模型数据独立编辑,在提高工作效率的同时大大降低了维护模型和数据库的复杂性。     

渔业船舶管理信息系统的设计与实现

讨论了渔业船舶管理信息系统设计与实现中的一些重要细节和关键问题.从构建数据库、配置服务器和代码实现三个方面,分别研究了表的构建、IIS设置、数据绑定控件的操作、以二进制流的方式存储图片等,并具体给出了设置方法和实现某些功能的VB代码.     

基于协同共享理念的汽车文献与情报资源服务平台开发

介绍了以＂协同、共享＂理念为宗旨,以多年积累的科技信息资源以及情报部门第一手情报研究资料为基础,以实现信息资源共享为目标而开发设计的＂汽车文献信息与情报资源共享平台＂。该平台开发了基于＂领域本体＂概念的汽车专业标引检索体系,首次实现了企业和本地高校资源的同平台发布和共享,实现了异构库跨库检索功能。该平台的开发应用将为推动企业技术创新、科学决策和人才培养提供重要的支持和保障作用。     

基于LCCMA 的盲自适应多用户检测新算法

基于LCCMA(线性约束恒模算法)提出了一种新的盲自适应多用户检测算法。本文中提出的这种算法适用于多径衰落信道,能很好抵消多址干扰和克服多径衰落。仿真证明,这种算法的性能和基于子空间分解的多用户检测算法的性能相当,但运算复杂度低于子空间算法。因此这种算法的总体性能优于基于子空间分解的多用户检测算法,是值得进一步研究的课题,并使之推广应用。     

浅析新一代接入技术——ADSL的发展与应用

介绍了ADSL的组网结构、传输距离、安装、标准及支持的业务,并对ADSL技术存在的问题、应用和发展前景等进行了分析论述。     

浅谈信号智能电源网络型监测系统的设计与构建

本文简单介绍了构建铁路信号智能电源网络型监测系统的意义、并较具体地阐述了该系统结构、功能和特点。