关于符号空间上比较映射δ的研究（II）

符号空间上的比较映射δ是与移位映射σ拓扑共轭的空间自映射，进一步研究了δ与σ的终于周期点的特征，证明了符号空间∑２上的比较映射δ与移位映射σ具有完全相同的终于周期点集，即ＥＰ（δ）＝ＥＰ（σ），并给出了关于δ与σ的终于周期点之间的关系的几个结论。     

Thread labeling for news event

Automatic thread labeling for news events can help people know different aspects of a news event. In this paper, we present a method to label threads of a news event. We use latent Dirichlet allocation (LDA) topic model to extract news threads from news corpus. Our method first selects the thread words subset then extracts phrases based on co-occurrence calculation. The extracted phrase is then used as a label of a news thread. Experimental results show that about 60% of generated labels visualize the meaningful aspects of a news event. These labels can help people fast to capture many different aspects of a news event.     

Statistical modeling of Electric Vehicle electricity consumption in the Victorian EV Trial,Australia

The market share of Electric Vehicles (EVs), an attractive alternative to conventional vehicles, is expected to exceed 30% of all vehicles by 2033 in Australia. Although the expected EV uptake may place greater burdens on electricity networks, the potential impacts contributed by different EV user categories and vehicle models to peak loads at different times during the day are not well understood. This paper addresses the issue through statistical analysis of the charge events in the Victorian EV Trial in Australia as well as modeling the charging behaviors according to participant categories and vehicle models. The analysis was performed on 4933 charge events that were recorded by both private and public Electric Vehicle Supply Equipment. In total, these events consumed over 33 MW h of energy over 12,170 h by the 178 trial participants, out of which about 70% were household participants while the others were fleet participants. Based on a range of EV uptake scenarios and modeled charging behaviors from the trial, the power demand in the summer of 2032/33 was estimated for all of Victoria. The results of the simulations show that the broad scale uptake of EVs produces a relatively small increase in overall power demand (estimated to be between 5.72% and 9.79% in 2032/33).     

考虑车道荷载差异的多车道桥梁横向折减系数

为考虑车道荷载差异对多车道桥梁横向折减系数的影响，提出横向折减系数的多系数表达模式，并改进基于独立重复试验的相遇车道荷载方法以进行系数校核。首先，引入反映车道荷载差异性的车道修正系数和体现多车道荷载相遇概率的车道组合系数，形成横向折减系数的多系数表达模式。其次，改进目前常用的基于独立重复试验的相遇车道荷载方法，将车道交通流量及荷载分布的差异性涵盖进来。随后，参数化研究横向折减系数的关键影响参量，包括货车通过控制断面的平均时间、荷载重现期、车道交通量和车道荷载分布等。最后，基于某高速公路实测动态称重数据，给出采用该方法校核横向折减系数的详细过程，并与传统方法及JTG D60-2015规范方法所得结果进行对比。研究表明：所提出的改进相遇车道荷载方法，摈弃了传统方法中车重正态分布、车道荷载同分布、最大观测车重与均值3.5倍偏差关系等备受质疑的假设，是更一般性的解答。参数化分析表明：货车通过控制断面的平均时间和荷载重现期对结果影响很小，货车荷载模型及其在车道间差异性则影响很显著，说明对车道荷载分布规律进行准确建模的重要性。实测车道货车荷载数据统计发现：货车的交通量和荷载分布在车道之间具有明显的差异，传统方法和规范方法给出的横向折减系数均高估了实际情况，最大达19%，可能造成设计与管养资源的浪费；而基于该方法校核的横向折减系数，更能深入揭示各车道荷载的贡献规律，准确反映不同车道组合作用下的荷载横向折减规律，具有显著的工程应用价值。     

基于事件驱动的城市交通信号控制实例研究

目前各种新型的智能交通信号控制算法不断被提出,以满足日益增长的交通控制和管理需求。然而现阶段的大多数算法均停留在理论研究和计算机仿真层面。为解决在城市交通信号控制研究方面,理论与实践脱节的现象,基于事件驱动模型,开发了一个新型交通信号控制系统,并设计了转接器、解析器。将其用于实际道路中,实现了感应控制功能和干线协调控制功能。     

基于寿命周期的大跨科拉桥养护手册架构

从全寿命周期的角度出发,以桥梁在寿命周期内性能最优为目标,结合大跨斜拉桥养护工作特点,探讨其养护计划的优化.此后针对近年频繁发生的一些极端事件,提出成套的应对措施,将灾害损失降至最小.综合以上考虑内容,给出大跨斜拉桥养护手册编写的指导性建议,为以后的大型斜拉桥养护工作提供便利.     

基于轨迹数据的非机动车道内冲突事件自动识别与可视化

准确识别非机动车道内的交通冲突事件既是量化评价非机动车道安全水平的基础,也是剖析与理解非机动车道内运行风险产生与发展过程的重要前提.基于轨迹的交通冲突识别与分析技术已被运用于城市交叉口处机动车之间以及机非之间的交互安全分析,但目前鲜有聚焦非机动车道场景内交通冲突事件的分析方法.针对该问题,提出一种基于个体的(Agent...     

关于地铁领域脉冲事件的记录研究

随着地铁领域对安全性要求越来越高，为了实时性记录地铁各种设备的运行状态及告警信息，完整地采集保持信号和脉冲信号，更全面地分析事故发生的原因，基于Modbus通信协议，提出采集脉冲信号并形成事件顺序记录的3种方法，即脉冲信号保持、事件信息逐个上传及事件信息统一上传。结合宁波二期地铁实际运营案例，对3种方案在查询时间、数据信息完整性等方面进行探讨及性能比对，说明事件信息统一上传这一方案在保证信息完整采集的基础上可以节省33%的查询时间，更适用于地铁事件信息的收集。     

无人驾驶汽车行车环境下鲁棒性声学特征提取算法（双语出版）

无人驾驶汽车在行车过程中，需要通过视觉感知和听觉感知来构建当前周围环境模型，声学事件检测是听觉感知系统构建模型的核心所在。行车环境下声学事件检测系统面临着复杂而强烈的噪声挑战，尤其是行车过程中的风噪。声学事件检测中，常用的声学特征梅尔频率倒谱系数（MFCC）对噪声干扰十分敏感，为了解决这一问题，提出一种谐波梅尔频率倒谱系数（HMFCC）的鲁棒性声学特征提取算法，用于声学事件的目标分类。该算法通过声学信号的谐波模型与MFCC算法相结合，提取目标声学信号中的共振峰频率，改进传统Mel滤波器组，从而增强HMFCC中目标声学信号的中高频分量。研究结果表明：在不同的风噪环境下，基于HMFCC声学特征的检测结果具有较高的精准率和召回率，且在低噪和强噪环境下HMFCC和MFCC之间分类效果差异明显；低噪环境下，几种声学事件的HMFCC特征分类的平均精准率和召回率分别达到82.66%、84.15%，而基于MFCC特征分类检测的平均精准率和召回率只有73.93%、74.61%；随着风噪增强，MFCC特征分类精度严重下降，平均精准率和召回率仅为54.15%、44.95%，HMFCC特征在强噪环境下的平均精准率和召回率为72.16%、69.87%。行车环境下，HMFCC特征不仅可以提高分类的准确率，而且表现出对噪声不敏感的特性。     

复杂周期信号的等间隔序列分选

分析各种周期信号在直方图上的规律,提出一种等间隔序列方法来分选复杂周期信号,利用等间隔序列比原序列含有更丰富的周期信息,减小了直方图方法在复杂信号环境中判别信号周期的级数和复杂性,从而提高了分选"周期性信号"的速度.