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。     

长江口南槽航道透水梯形结构整治建筑物水动力特性研究

文章依托长江口南槽航道治理工程,对一种透水梯形结构整治建筑物进行了研究,通过物理模型试验重点研究了其水流流速和泥沙淤积效果等水动力特性,并根据试验结果对结构进行了优化。优化方案对透水梯形结构的不同开孔结构和底板方案进行了比选,基于比选试验结果,给出了推荐方案结构,可为生态航道建设提供参考。     

车辆安全系统

几乎每个人都担心车的安全性。但对于一个跨国汽车公司来说，最重要的是要认识到，造成这个问题的原因在各个国家是不相同的。瑞典的沃尔沃汽车公司在车辆安全性方面享有很高的声誉。然而随着这种车型纷纷提供最高级别的碰撞保护，这家汽车公司开始对影响买主安全感的其他因素进行关注。该公司对一系列与车辆安全相关的预防性措施，包括主动安全系统和呼救系统进行了研究。     

生态型排水系统的经济实用性分析

生态排水系统在实际工程中的应用是未来公路综合评价的重要组成部分。为研究生态排水系统的工程实用性,文章将生态型排水系统与广东省近年来已建成的高等级公路排水系统相关经济技术指标进行了对比分析。结果表明,生态型排水系统的经济与社会效益显著,该技术将具有广阔的应用前景。     

浅谈高速公路建设中的环保、生态与景观要求

加强高速公路环保、生态与景观工作是在新形势下更新质量理念，提升质量水平，保持高速公路可持续发展的重要举措，本文就是针对如何在高速公路规划设计、施工、营运阶段落实环保、生态与景观的相关要求提出了具体意见。     

浅谈“卷”改“件”

《归档文件整理规则》颁布实施两年多来,全国各地围绕《规则》提出的对立卷改革的基本要求、方式方法等新规定进行了认真落实。为确保立卷改革工作的顺利推行,我们紧紧抓住“卷”改“件”、按文件级管理这一中心环节,进行了认真准备和精心组织,经先期试点,现已在全市逐渐铺开,从实践和验收的情况看,取得了较好的效果。笔者现就“卷”改“件”的优越性谈几点认识: 1.降低了档案工作人员的劳动强度,工作效率大大提高传统的文书立卷方式主要有两大缺陷:第一,立卷人的业务水平高低成为档案质量好坏的决定性因素。不同的立卷人会有不同的组卷效果;同一人在不同时间,对同类文件的组卷会有不同的结果。同样,在案     

朋友，你了解头盔吗？

刚刚拥有摩托车的我,把心中的豪情倾注到了摩托的车速上。当时为了应付交警的违章罚款,随便买了一顶便宜的半盔,后来才知道是非标的。我骑的是一辆普通的125摩托车,最高时速能达到115km/h,在一次不幸的意外中,我明白