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大型活动中,异地私人小汽车出行者可分为当日往返与停留多日两种类型. 重点针对停留多日的异地私人小汽车出行者,分析了其出行特征及对停车换乘服务的需求特征;利用随机效用理论,建立了停车换乘行为非集计模型. 模型的关键变量包括三个：利用P&;R系统后的换乘公交的车内时间、停车费的变化量以及郊区新城吸引力指数. 指出大型活动期间针对停留多日者的停车换乘设施规划及政策制定必须统筹考虑全程出行链的需求,影响其选择停车换乘的首要因素是郊区新城的吸引力大小. 停车换乘配套政策的重点应该是增强郊区新城的吸引力;提出在郊区新城住宿宾馆设置停车换乘点的对策.     

音乐事件θ波相关分析

通过音乐事件影响不同性别人群情绪变化,对EEG数据中的θ波进行相关计算和分析,得出音乐情绪不仅与θ波有着密切的关系,而且对左右脑半球神经皮质活动的同步性有重大影响.在安静闭眼放松时,女性的同步性高于男性.无论是听喜欢的还是不喜欢的音乐,前额、头顶和顶枕部的同步性高于侧头部.此外,也给出了脑不同部位对音乐事件相关性变化的规律,并得出头顶和顶枕部对区别男女情绪变化有重要作用.     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站,分析可知,从20世纪70年代开始,由于年降水量的减少和气温的下降,年最高水位也呈逐渐下降的趋势.本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合,以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象,建立灰色马尔科夫预测模型.从预测结果看出,所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势,而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后,模型预测精度提高,计算值与实际值吻合良好.对其他站年最高水位的模拟分析表明,模型精度能满足年最高水位预报要求.说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中.     

雾霾环境下如何安全驾驶汽车的思考

雾霾是一种常见的天气现象,尤其是当前工业化社会,雾霾天气出现的概率更是直线上升,这对于安全行车,无疑是一个巨大的挑战。本文将结合雾霾天气产生原因及特性,基于其对交通的危害,讨论雾霾天气汽车安全驾驶要点,希望可以抛砖引玉,为广大驾驶员提供一定参考,提高行车安全。     

基于人工隧道的高速公路隔离防雾系统研究

通过对现有高速公路雾天车辆通行方法与措施的分析,提出一种结构合理的自动化人工隧道——隔离防雾罩系统．该系统对常年浓雾段车辆的正常通行有较好的使用效果,可为构建未来全天候国家高速公路网研究提供基础。     

研究降雨事件对交通流时空特性的影响

在自然环境因素中,降雨事件对交通流时空特性有显著影响,对其量化有助于掌握雨天交通流时空特性的变化规律.为规避其他因素的影响,提出了对比各降雨事件下交通流时空特性分布统计量的量化方法.采集和处理状态值数据和降雨量数据,计算交通流时空特性值;根据降雨量大小,划分降雨事件等级;研究各降雨事件下交通流时空特性的分布类型,当分布类型一致时,通过对比分布统计量,量化降雨事件的影响;根据各降雨事件下交通流时空特性,绘制交通流时空特性Moran散点图,分析道路类型的转变方向和程度.研究表明,降雨事件等级与交通流状态值呈显著负相关,且降雨事件发生时,道路类型总体由低失效道路向高失效道路转变.     

内蒙古地区沥青结合料性能等级(PG)选择分析

在比较PG等级三种算法的基础上,推荐使用长期路用性能计划(LTPP)的计算公式进行结合料的PG等级确定。结合内蒙古各地区的气象资料,给出各主要地区的沥青结合料等级,指出在结合料选择过程中应注意的主要问题。     

Forecasting short-term subway passenger flow under special events scenarios using multiscale radial basis function networks

Reliable and accurate short-term subway passenger flow prediction is important for passengers, transit operators, and public agencies. Traditional studies focus on regular demand forecasting and have inherent disadvantages in predicting passenger flows under special events scenarios. These special events may have a disruptive impact on public transportation systems, and should thus be given more attention for proactive management and timely information dissemination. This study proposes a novel multiscale radial basis function (MSRBF) network for forecasting the irregular fluctuation of subway passenger flows. This model is simplified using a matching pursuit orthogonal least squares algorithm through the selection of significant model terms to produce a parsimonious MSRBF model. Combined with transit smart card data, this approach not only exhibits superior predictive performance over prevailing computational intelligence methods for non-regular demand forecasting at least 30 min prior, but also leverages network knowledge to enhance prediction capability and pinpoint vulnerable subway stations for crowd control measures. Three empirical studies with special events in Beijing demonstrate that the proposed algorithm can effectively predict the emergence of passenger flow bursts.     

Effects of wave directionality and choice of wave spectrum on the extreme response of a deep water jacket

Wave-induced load effects in an idealized deep water jacket are considered. The structure is selected more to examine the worst effects of wave-induced uncertainties than to represent a realistic North Sea installation. The largest natural period is about 5 9 s and the structural response is significantly affected by dynamics. The structural system is linearized and response extremes are predicted by means of a stochastic, dynamic long term response analysis. A realistic modelling of ocean waves for long term response calculations is outlined. Various possibilities concerning the choice of wave spectrum are included and the corresponding effects on the predicted extremes are demonstrated. A sensitivity study is carried out both for the quasi-static response and for the resulting dynamic response. Finally, the effects of accounting for wave directionality are indicated. This includes both the introduction of a varying main wave direction and the modelling of the shortcrestedness for a given sea state.     

膨胀土路基水毁灾害的预测模型

采用降雨极值的皮尔逊-Ⅲ型分布模型,引入冯利华干旱模型,分析基于马尔可夫链的晴雨转化矩阵.并通过这些概率模型建立膨胀土路基在气候作用下的水毁灾害预测模型.计算分析结果表明,该计算模型为膨胀土路基的地理分布与气候耦合时的水毁预测提供了一种可扩展的算法,也可用于极端气候条件下的其他灾害预测.