基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。     

现代物流企业网络组织结构探析

在分析我国传统物流企业组织结构模式的基础上,探讨了网络组织理论在现代物流企业中的应用,并给出了传统物流企业组织结构向网络组织结构过渡的策略。     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

初中课堂教学评价的初步探索与反思

本文尝试对初中课堂教学评价作一点有益的探索.论文共分三部分第一部分概述课堂教学评价研究包括对教育评价的概念、理论依据和研究方法及原则进行阐述,第二部分进行对目前初中课堂教学评价存在的问题及原因分析,第三部分对初中课堂教学提出评价策略及具体实施.     

公路网地理信息系统的标准化研究

阐述了公路网地理信息系统标准化的必要性,国内外公路网地理信息系统标准化的研制现状.公路网地理信息系统标准化的基本原则及公路网地理信息系统标准化设计等几项内容;并在文中给出了与公路网地理信息系统相关的标准,以供参考.     

Driver behavior formulation in intersection dilemma zones with phone use distraction via a logit-Bayesian network hybrid approach

Use of cellular phone while driving is one of the top contributing factors that induce traffic crashes, resulting in significant loss of life and property. A dilemma zone is a circumstance near signalized intersections where drivers hesitate when making decisions related to their driving behaviors. Therefore, the dilemma zone has been identified as an area with high crash potential. This article utilizes a logit-based Bayesian network (BN) hybrid approach to investigate drivers' decision patterns in a dilemma zone with phone use, based on experimental data from driving simulations from the National Advanced Driving Simulator (NADS). Using a logit regression model, five variables were found to be significant in predicting drivers' decisions in a dilemma zone with distractive phone tasks: older drivers (50–60 years old), yellow signal length, time to stop line, handheld phone tasks, and driver gender. The identified significant variables were then used to train a BN model to predict drivers' decisions at a dilemma zone and examine probabilistic impacts of these variables on drivers' decisions. The analysis results indicate that the trained BN model was effective in driver decision prediction and variable influence extraction. It was found that older drivers, a short yellow signal, a short time to stop line, nonhandheld phone tasks, and female drivers are factors that tend to result in drivers proceeding through intersections in a dilemma zone with phone use distraction. These research findings provide insight in understanding driver behavior patterns in a dilemma zone with distractive phone tasks.     

某款纯电动客车系统匹配和方案设计

结合某款纯电动客车的研发与应用,介绍纯电动系统的匹配设计和整车CAN网络架构,并提出合理的纯电动系统高压配电管理方案。     

基于Richards-BP模型的地表沉降特征预测模型研究

地下开采引起的地表沉降大致呈S形发展,最终趋于稳定状态,这能够运用生长曲线Richards函数进行预测分析。同时,又因为测量和外界存在不确定性和随机性,使得地表沉降也具有动态的特征。针对地下岩矿开采矿区地表沉降曲线与Richards预测模型曲线的相似性,分析了Richards模型在地表沉降预测中的适用性,提出通过Richards生长曲线模型预测矿区地表沉降的趋势性变形部分,利用BP神经网络模型降低地表沉降的随机性影响部分,提高模型预测效果。计算结果证明了其在地表沉降预测中的适用性和可行性。     

基于3D GIS的地铁施工安全风险远程网络系统

为了进一步提高地铁施工现场安全精细化智能管理水平,结合地铁施工现场实际,提出应当建设地铁施工安全风险远程网络系统。分析该系统功能需求,系统应实现人员、机械设备、环境、监测等信息的管理功能,以及不安全行为与状态评判、冲突风险分析、特殊天气风险分析、预测预警、隐患辨识与管理等功能。经分析,得出系统宜采用3D GIS技术和空间数据库技术。设计系统总体结构,探讨各项功能的实现方法,与现有可视化监控系统相比,其功能进一步拓展,更加智能化、集成化、可视化。     

BP神经网络在解决电力消耗问题中的应用

由于BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势,以江西省1991—2011年人口、经济和耗电量等数据为研究对象,利用BP神经网络构建耗电量预测模型。模型一利用1991—2009年人口、经济和耗电量等数据作为训练样本,以2010—2011年作为测试样本来验证网络的准确性,再根据历史人口、经济等数据来预测历史耗电量;模型二采用传统的多元回归分析法,对非线性多元函数进行多元线性回归,通过回归模型得到的参数来预测耗电量。结果表明,模型一收敛性较好,所得预测结果绝对误差较小,而模型二传统方法得到的预测结果误差较大,因此,利用BP神经网络预测的结果具有非常大的参考价值,证明BP神经网络应用在电力消耗中的应用是可行的。