工程量清单报价的应用

1工程量清单及其报价在我国工程量清单是指:由具有编制能力的招标人或其委托的中介机构依据工程施工图纸按照招标文件要求,以统一的工程量计算规则为投标人提供拟建工程的分部分项工程项目、措施项目、其他项目名称和相应数量的明细清单。工程量清单报价是指投标人完成由招标人     

扩展奇偶规则的元胞自动机模型和分析

对奇偶规则的元胞自动机模型，进行了大量的计算机实验，引入Hamming距离和总密度关联，并对其演化作了数据分析．通过对奇偶规则的元胞自动机的研究，提出了一种扩展奇偶规则的元胞自动机，对它的演化规则进行了研究，并对这种模型的Hamming距离和总密度关联也作了深入的讨论和计算机模拟．     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

一种新的频集发现算法P＆FP

在分析已有关联规则挖掘算法的基础上,提出了应用于Web 文本集的特征关联规则挖掘框架,详细地论述了该框架所涉及的主要技术和实现过程中涉及的诸多问题,据此给出了该框架主要模块的实现算法.在该框架中,Web 文本集的特征关联规则挖掘以Web 文本的结构化处理和特征化处理为前提,核心的挖掘模块由频集发现算法P&FP 和关联规则生成算法GenNoRedundantRule 构成,算法P&FP 结合了Partition 算法的数据分片思想和FP-生成树算法的高效性,算法GenNoRedundantRule 可以避免大量冗余规则的产生.这两个算法较之已有的算法是比较高效的,而且它们还具有较好的扩展性和并行性.     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

线路电子地图一体化趋势——关于城市轨道交通信号系统互联互通的思考

目前,与同样快速发展的干线铁路相比,城市轨道交通的信号系统在技术标准体系上还存在较大差距,这将对其进一步发展产生制约. 在干线铁路领域,CTCS-2级技术系列标准定义了应答器的设置规则及报文编制原则,同时规定了用于描述线路数据的用户信息包格式;CTCS-3级技术系列标准定义了线路电子地图(线路限速、线路坡度、应答器链接等)设计规范.     

简谈AFC系统车站设备功能改进简

车站终端设备主要包括自动售票机（TVM）、自动检票机（GATE）、半自动售票机（POST）,提供乘客购票、进闸、出闸、票更新等车站服务.本文主要表述了一号线TVM无找零功能改进项目,一号线、二号线GATE功能改进.     

基于大数据的高速动车组关键部件故障诊断技术研究

高速动车组的零部件故障是由多种因素引起,故障诊断需要对多个环节及其相互影响规则进行分析判断。关联规则挖掘技术在关联性发现方面有较强的优势,可以充分发现在高速动车组零部件故障与动车组实时状态的关联关系。本文介绍大数据挖掘、关联规则及Apriori算法等基础知识。将Apriori算法用于高速动车组故障诊断,发现故障规律,以生成强关联规则,为高速动车组诊断提供决策依据。     

铁路客运站股道运用窗时排序模型与算法

股道运用计划是实现CTC条件下客运站分散自律控制的关键。以时刻表、股道和站台为研究对象,结合进路编排、维修和列车早晚点时间窗,在分析股道运用平行机排序和多目标排序问题的基础上,运用现代排序理论,以总费用最小和股道均衡使用为目标函数,建立股道运用第一类多目标窗时排序模型。采用基本和合成分派规则、解改进优化策略,设计自律优化算法和3步算法制订和调整股道运用计划。实例表明:软时间窗下的规则解、近似解平均比硬时间窗下的解优化17.8%、14.1%,硬时间窗解收敛速度较快,采用θ规则在两类时间窗下均能得到较优解;制订计划时,宜综合采用各种分派规则尤其是规则6和θ规则,调整时宜直接采用规则10、12。提出的模型及算法能快速、合理地制订股道运用计划,有效解决带有时间窗的股道运用问题,并充分运用车站的各项资源。