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针对路堑高边坡锚固后的稳定性评价,基于模糊性与层次性构建锚固路堑高边坡稳定性2级模糊综合评判模型。根据不同类评价指标的取值方法及隶属度函数选取原则,建立统一的隶属度确定方法,采用三角模糊数互补判断矩阵排序方法确定权向量,以体现评价指标重要程度比较的不确定性。引入非线性模糊算子,以消除个别影响因素不利时对结果的突出影响,使评价结果能更真实地反映工程实际状况。以京新高速公路路堑高边坡稳定性评价为应用实例,验证该模型的可行性与合理性。 相似文献
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提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。 相似文献
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为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率, 提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像, 保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复, 重建出张量的低秩部分与稀疏部分, 实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明: 在晴天条件下, APG-TR算法的平均正确率为91.4%, 在雨、雾天气条件下, 正确率分别为86.4%、85.2%, 相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性, 在智能交通领域中具有广泛的应用前景。 相似文献
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基于区间数法的水泥路面使用性能评价 总被引:3,自引:1,他引:2
公路在交通荷载和自然环境的共同作用下,路面使用性能会随着时间推移而日益衰减,从而直接影响车辆的行驶速度和运输的安全性、经济性和舒适性。为了评估和预测路面使用性能,便于进行科学的养护管理,根据现有的评价理论和方法,从指标数据代表的可靠性出发,建立了水泥混凝土路面使用性能区间数法的综合评价模型。最后,结合选取路段的实测数据与规范推荐评价方法进行了应用与对比分析,二者评价结果基本相同。该模型计算过程简单,易于编程,具有一定的推广和应用价值。 相似文献
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100.
A theoretical foundation for the relationship between generalized origin–destination matrix and flow matrix based on ordinal graph trajectories 下载免费PDF全文
This paper shows the relationship between flow, generalized origin–destination (OD), and alternative route flow from a set of ordinal graph trajectories. In contrast to traffic assignment methods that employ OD matrix to produce flow matrix, we use ordinal trajectory on a network graph as input and produce both the generalized OD matrix and the flow matrix, with the alternative and substitute route flow matrices as additional outputs. By using linear algebra‐like operations on matrix sets, the relationship between network utilization (in terms of flow, generalized OD, alternative route flow, and desire line) and network structure (in terms of distance matrix and adjacency matrix) are derived. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献