有关国家的交通权立法及其借鉴意义

交通权作为人们的基本权利,在上世纪八十年代的法国已经通过立法明确提出,日本和韩国在其交通法的制定中学习借鉴法国经验并提出了移动权。交通权或移动权的提出的目的是保障居民享有出行的基本权利,这与我国目前正在推进的基本公共服务在交通领域要实现均等化的目标是一致的。本文通过对法、日、韩三个国家交通权立法的介绍,以及通过对保障交通权实现的具体做法的学习,对我国通过交通权的实施实现交通领域基本公共服务的均等化的做法具有重要的借鉴意义。     

员工满意度的模糊综合评价改进模型

基于员工满意度的评价指标,结合模糊评价模型的特点,提出利用三角模糊数和区间统计法对权重进行修正,充分体现调查信息,从而改进了模型.并通过一个对员工满意度评价的实例对模型加以应用,说明了模型的全面性和实用性.     

一种带有时间窗的货物配送路线设计算法

提供了一种有大量的客户数据,只需对部分客户进行带有时间窗要求的货物配送的优化路径选择算法。该算法首先通过寻找的隐含条件利用可行的算法将问题规模进行缩小,然后利用特殊情况荻取限制条件,不断缩小搜索范围,从而搜索到有效解．该算法针对具体问题设计,适合应用于工程实践。     

基于动态窗口法的近海水域船舶避障算法研究

[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法（DWA）的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。     

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基于自适应可变权重的铁路继电器机电参数融合方法研究

铁路继电器性能优劣直接影响铁路系统的正常运行.为分析铁路继电器长期动作造成的性能退化,研究一种融合继电器机械参数和电参数的方法来综合反映继电器性能状态.利用熵权法分析继电器性能参数所含退化信息量,客观确定参数基础权重.根据性能参数退化特征,引入考虑关键参数优化差异的劣化参数凸显因子和异常趋势惩罚因子,对基础权重进行优化...     

基于节点脆弱性的城市轨道交通防汛站选址

为解决城市轨道交通防汛站选址问题,文章在既有研究的基础上,对防汛站节点脆弱度指标进行针对性分析,并采用熵权法计算节点脆弱度。然后基于节点脆弱度,以线网总覆盖度最大、防汛站建设成本最小以及应急响应时间最小为目标,考虑有关约束,建立基于节点脆弱度的城市轨道交通防汛站选址模型,模型通过赋权将多目标转换为单目标,最终得到一个基于集合覆盖模型的单目标线性0-1整数规划模型,并以武汉地铁为对象进行分析,研究成果能够为轨道交通防汛站选址提供借鉴。     

基于BIM技术的高层建筑工程施工安全评估方法研究

现有的高层建筑工程施工安全评估忽略了不同施工阶段评估指标的变化情况,本文提出基于BIM技术的高层建筑工程施工安全评估方法研究。选取REVIT软件结合高层建筑工程施工的特征,确定BIM建模标准,构建高层建筑工程施工模型,选取施工安全评估指标,基于博弈组合赋权法确定评估指标的常权权重,采用变权综合法,动态修正常权权重,获得评估指标的变权权重,构造施工安全综合评估方程,确定施工安全评估等级,从而实现高层建筑工程施工安全的评估。通过实验获得的施工安全评估结果与实验项目实际情况相符,证明提出方法具备可行性与实用性。     

智能网联汽车开放测试道路交通安全评价研究

随着智慧城市建设的推进,道路交通向智能化、网联化转型,对开放测试道路的交通安全评价体系的研究变得愈发紧迫。文中针对智能网联汽车开放测试道路安全具有随机性、复杂性、模糊性等的特点,通过德尔菲法确定人、车辆、道路、环境、云端五大因素和19个下属二级指标,构建智能网联汽车开放测试道路安全评价体系,使用层次熵权-可拓模型进行组合评价,建立智能网联汽车开放测试道路评价模型,并将该模型应用于成都市大运直联通道。结果表明,大运直联通道交通安全风险等级为Ⅱ级,最大关联度为0.010 1,整体呈低风险态势,与实际情况较为相符。该评价模型具有一定的应用价值,可对智能网联汽车开放测试道路安全评价起到指导作用。     

基于词典的法律案例自动归类系统的开发

笔者详细讨论并成功开发了"法律案例分析系统"的一个子系统—"法律案例自动归类系统".系统首先通过大量的法律案例训练文档得到树结构中每个类(叶子类和中间类)的类特征词权值表,然后在此基础上计算新法律案例文档相对于各个类的累加权值,最后累加权值最大并且是叶子类的类即是该法律案例应归入的类.笔者还给出并分析了用到的两个重要公式(特征词权值公式和类累加权值公式),详细介绍了系统的核心—基于词典的分词算法.实验表明本系统具有很好的通用性和扩展性,归类准确率较理想.