智能N取M型高可靠安全计算机系统

通过分析指出传统故障-安全系统在电子系统日趋复杂的背景下将遇到故障检测复杂性剧增的问题,为解决系统设计的可持续发展问题,满足用户对可靠性和安全性不断提高的需求,提出一种智能的N取M型高可靠安全计算机系统,并在系统的可靠性、安全性、设计成本、可维护性以及系统容量方面同传统安全系统进行对比分析。性能仿真数据说明新的安全计算平台不仅能够完全满足IEC61508中SIL4等级系统的要求,更重要的是,这一类型的安全计算结构极大地降低了对单器件可靠性及安全性的要求,比传统故障-安全结构在设计和维护成本方面更加具备可持续发展的潜力。     

基于多影响因子计算模型在城市地面沉降监测中的应用研究

研究目的:近年来,随着城市地下水被开发利用,大量地下水被抽取,久而久之将引起地表沉降.本文阐述地下水位变化、孔隙水压力变化和地面荷载变化对地面沉降的影响,分析这些因素的影响机理;应用回归分析原理,建立地面沉降监测计算模型,并结合实例,分析验证该模型,为城市取水井的数量和密度布设提供科学依据,对城市区域、交通干线地面沉降...     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

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目前在很多大城市，由于居住区和工作区分布得过于集中，城市的多条主干道出现“潮汐式”交通的现象。本文以上海市外环隧道潮汐交通控制项目为背景，在分析外环隧道两端入口交通数据的基础上，提出基于有序样本聚类和非参数回归交通流预测的隧道可变通道的通行方向切换算法，并最终形成一套潮汐交通控制软件并在外环隧道实际应用。它可根据隧道两端入口处实时变化的交通流，通过短时预测未来的交通流，实时调整可变通道的通行方向，达到充分利用各条车道的目的。现场运行的用户报告表明：本算法有效地缓解了由潮汐交通所带来的隧道单向拥挤，使得隧道的日通行能力提高了3O％，高峰期的通行能力提高了lO％，隧道两端入口的排队长度减少了40％．     

对湖北省公路客运量预测模型的探讨

介绍了一元线性回归、确定性时间序列模型、灰色模型预测的基本原理,利用这些预测方法对湖北省公路客运量进行预测,给出其预测公式、预测精度并绘出预测图形,比较了各预测方法在公路客运量预测中的特点。     

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货物送达时间是评价运输方式竞争力的一个重要指标，科学地估计货物送达时间是指定运输组织方案和指定运输合同的依据。通过对铁路四个有代表性货运站的货物送达时间的抽样调查，运用数理统计理论对非直达运输货物的送达时间变化规律进行了研究；通过回归分析的方法得到了整车和集装箱货物货物送达时间的回归方程；并相应地提出了货物送达时间的的预测方法。研究结论为预报铁路货物送达时间提供了一个科学的依据。     

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交通事故现场遗留散落物对事故再现分析有着非常重要的意义。本文在干燥沥青路面进行不同车速下的汽车前照灯模拟碰撞试验，应用VC2000PC加速度计实时测量车辆运动参数，通过分析散落物碎片分布场的形态，选择性提取前照灯碎片分布场的特征参数，构建对应事故再现模型，并对模型的有效性和可行性进行了探讨。     

基于弹性层状体系理论的多孔混凝土基层荷载应力计算

利用弹性层状体系理论,对多孔混凝土基层荷载应力进行数值分析,建立了荷载应力的回归模型,得到了回归模型的各项系数,结果表明回归系数均能通过检验,由此得到的多孔混凝土基层荷载应力计算公式精度好,表达形式简单,使用方便,可满足工程设计和理论研究的需要;最后分别采用刚性路面规范设计公式和回归公式2种方法对荷载应力进行计算,结果显示前者的计算值偏于保守。     

二次关门对城市轨道交通列车停站时间的影响

列车发生二次或多次关门事件会对列车停站时间造成较大影响。基于线路及车站的实际运营情况实地调研采集研究数据,分析了车厢拥挤度对乘客上下车流率的影响,并定性分析了列车发生二次关门事件的原因,量化了列车二次关门的发生条件。在此基础上建立了列车停站时间调整模型,得到了与线路客流情况相匹配的列车停站时间。模型计算结果符合条件要求,能够为城市轨道交通列车停站时间的合理设定提供较好的指导依据。     

Estimating vehicle miles traveled (VMT) in urban areas using regression kriging

The recent increase in demand for performance‐driven and outcome‐based transportation planning makes accurate and reliable performance measures essential. Vehicle miles traveled (VMT), the total miles traveled by all vehicles on roadways, has been utilized widely as a proxy for traffic impact assessment, vehicle emissions, gasoline consumption, and crashes. Accordingly, a number of studies estimate VMT using diverse data sources. This study estimates VMT in the urban area of Bucheon, South Korea, by predicting the annual average daily traffic for unmeasured locations using spatial interpolation techniques (i.e., regression kriging and linear regression). The predictive performance of this method is compared with that of the existing Highway Performance Monitoring System (HPMS) method. The results show that regression kriging could provide more accurate VMT estimates than the HPMS method and linear regression, especially with a small sample size. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.