船电自动化人才培养模式的研究

根据STCW10公约新标准要求,我国对ETO自动化类人才的培养势在必行。文章结合智能交通系统及智慧海事战略的挑战,对ETO类自动化人才培养方式的特点,船舶自动化产业的发展对人才培养需求及ET0类自动化人才分类培养的模式进行了深入探讨。     

二月份长江干散货运输市场行情评述

2015年2月,长江干散货运输市场行情小幅下跌,本月长江干散货综合运价指数为664.85点,较上月下降0.52%。其中： 春节长假期间及节后,企业开工不足,煤炭需求不旺,长江煤炭运输行情小幅下跌。本月煤炭运价指数为575.27点,较上月下降0.48%。     

细粒土分类及压实特性研究

在公路路基施工过程中,细粒土是主要的路基填筑材料,这就对细粒土的物理特性和压实特性提出了严格的要求,在国内外细粒土分离的基础上研究了其分离标准,并通过室内试验研究了土的压实特性。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。     

备件消耗预测方法研究现状及发展

备件消耗预测是制定备件消耗标准的基础工作之一,通过对国内外有关备件消耗预测的文献进行研究,在分析当前备件分类的基础上,总结消耗连续型备件和消耗间断型备件的消耗预测方法研究现状,指出不同类型消耗预测模型的优点及存在的不足,揭示了备件消耗预测的研究重点及发展趋势。     

管道主要风险的失效频率数据分析

对其他国家地区管道运输发展中管道所发生的事故进行研究,尝试对一些事故报告数据进行分析,研究它们的特性.借鉴其他管道系统的事故原因,列出了管道类型初步分类应考虑的条件和面临的主要风险.认为对管道类别应该有区别地划分.     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型.利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通...     

浅谈汽车开关在重卡车上的应用

本文介绍重卡开关的定义、分类、特点,对开关的特点进行描述,最后对重卡开关发展趋势进行论述。     

基于深度学习CaffeNet模型的综合交通设施场景分类与识别研究

综合交通设施场景的自动分类与识别对交通网络布局、城市规划、智慧城市建设等方面有重要的研究与实践价值.鉴于目前研究主要集中在单一的交通设施目标识别与检测方面,采用速度快、分类精度高、适宜于海量数据运算的CaffeNet深度学习模型,基于迁移学习思想,通过5层卷积、3层池化、1层全连接等过程提取机场、桥梁、停车场、港口、火...     

《港口工程地基规范》（JIJ250—98）介绍（上）

对《港口工程地基规范》（JTJ250－98）的修订内容及试验研究进行介绍。