基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

基于高速铁路常旅客计划的全流程智慧行李服务方案构建

随着"铁路畅行"和"客运提质计划"的提出,提供高质量、个性化的旅客服务成为高速铁路客运发展的关键方向。为打造全新旅客行李服务概念,基于"铁路畅行"会员常旅客计划,构建全流程、门到门智慧行李服务方案,从旅客需求角度出发,采取"人货分离"模式,突破传统站内行李服务的模式,拓宽业务场景,延长商业链,形成一套系统完整的方案。全流程智慧行李服务作为一项新的服务模式,为培育旅客需求,提高顾客粘合度,挖掘高铁行李服务的潜在市场,优化铁路盈利结构,加快构建铁路客运服务体系,提升铁路在运输市场的竞争力提供支持。     

中国人自己的公路战车——宗申赢家之ⅢZS250GS风暴席卷中国

2005年6月25日，宗申赢家之Ⅲ公路跑车上市了!     

斯巴鲁混合动力系统

2005年8月,富士重工公开了其汽车部门斯巴鲁正在研发中的新型混合动力机构——“涡轮并联混合动力系统(简称TPH)”和“锂离子电容器”技术。TPH将用于配备计划2007年度试验性投放市场的混合动力车;锂离子电容器技术今后将应用于汽车电池,作为未来的新型环保技术,富士重工正在努     

人车路系统若干关键问题浅析

本文对人的特性、汽车交通流的特性以及道路构造进行科学分析探索，为提高人车路系统的设计管理质量提供重要的依据.     

新式人字型复轨器在铁路救援工作中的应用

介绍了“新式人字型复轨器”的使用性能、结构特点和推广开发等情况。     

新款斯巴鲁森林人

7月6日，长安福特再次推出蒙迪欧家族第四款车型——售价为19.98万元的05歙2.0自动挡精英版蒙迪殴。今年3月的升级让蒙迪欧性价比进一步提高，手动挡蒙迪殴以不到19万元的价格价入市，而21.98万元的尊贵型蒙迪欧则增加了电动座椅和DVD影院系统等豪华配置。     

冰雪之舞——记斯巴鲁汽车的冰雪体验

很多人都期待能够像花样滑冰选手那样在冰面上自由滑行，这对于大多数人来说是很兴奋而又困难的事情，如果能够体验汽车在冰雪路面上“舞动”则同样令人兴奋不已，这种“动作”对于普通家用汽车来说是有难度的，但是对于斯巴鲁汽车（SUBARU）却是一个很好的表现机会。拥有水平对置发动机和全时四驱系统两项出色技术，斯巴鲁汽车具备了完成高难度动作的基本条件．而我们则成为幸运儿，能够在大雪纷飞的哈尔滨进行这次难得的体验，这次哈尔滨冰雪之旅是中冀斯巴鲁公司在东北8个城市举行大型试乘试驾活动其中的一站，也是规模最大的一次，1月中旬的哈尔滨正好下着大雪，使我们的这次冰雪体验更有意义。