基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.     

圈层外推法在交通影响分析中的应用

针对目前交通影响分析实际项目缺乏路段阻抗矩阵这一现实情况,提出了一种基于路段饱和度的交通量分配方法--圈层外推法.由于路段饱和度既与阻抗之间存在显著的相关性,又较易通过观测获得,因此不仅具有很强的理论说服力,而且还具有广泛的实用价值.此外,结合数据结构知识,提出了基于VB的实现算法,并通过实例证明其正确性.     

基于惯性基准的激光路面平整度检测系统研究

依据1/4车模型,分析了基于惯性基准的路面平整度检测方法,给出了采用激光测距仪和加速度传感器的输出信号获得待测路面纵断面相对高程的计算公式,实现了多路数据的同步采集与联合处理,介绍了对传感器输出信号的数据处理方法.通过与精密水准仪测量方法进行对比试验,结果表明基于惯性基准的检测方法在路面平整度检测中是可行的.     

城市高架路下匝道衔接道路通行能力研究

在分析道路衔接的构造特性及交通流特性基础上,采用回归分析技术及可接受间隙理论,综合考虑车辆驶离匝道后汇入地面道路、完成交织运行、顺利进入交叉口的运行过程,从系统的角度构建下匝道衔接道路的通行能力模型.结合实际调查数据,通过与Vissim仿真值进行比较,对模型的正确性进行了验证,结果表明模型是有效的.     

桥梁结构状态健康监测系统差错控制研究

数据可靠度问题是制约桥梁结构健康监测系统进一步发展的瓶颈。而数据通信领域利用差错控制思想来保证数据的可靠性,已获得成功应用。目前的桥梁结构健康监测系统尚无数据差错控制的思想,也无相关的理论和模型。从系统的角度提出桥梁结构健康监测系统差错控制的基本思想和模型,以及针对信息获取环节、数据传输环节、安全评价环节的差错控制机制,从而彻底解决桥梁结构健康监测系统的数据失真问题,提高系统的可靠性,有效降低虚/漏报警率,并在具体实践中得以成功运用。     

国内油罐车市场分析及发展趋势

油罐车是罐式车的主要品种之一,主要应用于液体油品的异地转移运输和实现车辆、飞机的流动加油。中国汽车工业协会的统计数据显示,2001～2004年国内油罐车产销量呈逐年增长的态势(见表1)。全文所列数据均为中国汽车工业协会提供的统计数据。     

论恢复数据的可能性

在计算机的各种应用当中,尤其以数据的存储应用最广泛也最为重要.如果数据丢失,给人们带来损失往往是无法估量.本文论述了FAT数据结构和存储原理,以及当数据丢失时恢复数据的可能.     

BUSES客车篇产销增长、形势喜人——2006客车市场综述

从2006年客车行业整体表现看,全年销售总量、细分市场份额均呈现不同程度的增长,并且增长速度也超越前两年.根据中国汽车工业协会行业信息部统计的数据来看,2006年,客车产销19.53万辆和19.10万辆,同比增长10.45%和6.94%;客车非完整车辆产销9.83万辆和9.79万辆,同比增长8.93%和8.12%.     

数据融合技术在公路隧道火灾探测系统中的应用

介绍了几种常用公路隧道火灾探测器,如温度探测器、烟雾探测器、火焰探测器等。针对其各自在隧道火灾探测系统中应用时容易产生反应延迟、漏报和误报等缺点,提出了在隧道火灾探测系统中采用经典的自适应加权融合估计算法进行多探测器系统的数据融合。并分别对单传感器、多传感器和异类传感器火灾探测系统的数据融合进行了可信度分配。结果表明,与采用单一类型火灾探测器系统相比,多探测器系统的数据融合结果具有更高的准确度和可信度。