解放CA6900SFD21校车为祖国花朵保驾护航

美国每天有近50万辆校车在行驶，运送超过2500万学生，每年只有大概5名学生在校车事故中不幸死亡。在中国，每天有近40名14岁以下儿童死于道路交通事故。最近校车安全事故频发，尤其是11月16日发生在甘肃省庆阳市正宁县的幼儿园校车事故更是令人触目惊心。为了孩子们的安全，制造安全、可靠、舒适的小学生专用校车已成为一汽客车人义不容辞的责任。2010年7月1日，国家质检总局和国家标准委联合发布并实施，我国首部专门规范小学生校车安全的强制性国家标准。     

硬币的两面福特福克斯运动版VS福特福克斯赛车

面前摆着一枚硬币。一面是数字，一面是花朵。与盛放的花朵相比，数字难免显得冷酷，但它却能用最直接的方式告诉你，这个整体所具有的价值。所以，当你为花朵所困惑时，是否也想翻过一面，看清它真实的价值呢？作为一款运动车型，福特福克斯与其赛车版，就像是一枚硬币的两面，在这个专题里，我们邀请这两兄弟进行了一次正面对话。     

70载繁花朵朵 恒通之树长青——恒通客车喜迎70周年华诞

她被称为＂燃气客车专家＂,年销售客车4000余辆,95%是燃气客车;她是原建设部五大骨干客车厂之一,新中国的第一辆公交客车就是在这里诞生的;1939年成立以来,她摸索前行、一路艰辛,至今已历尽几十年风雨,却依然朝气蓬勃、积极进取;她生产出国内第一台气电混合动力客车,在我国新能源客车研发史上抹上了浓浓一笔重彩;2009年,因全球金融危机而导致全国的客车行业整体下滑34%,她却在这种形势下逆势上扬,成为中国客车企业唯一实现增长的＂奇兵＂……她就是重庆恒通客车有限公司,今天,迎来了她70岁的生日。     

惟有牡丹真国色

牡丹是我国特有的木本名贵花卉，花朵硕大．花容端丽，雍容华贵，超逸群卉。因此，“国色天香”、“花中之王”的美称一直戴在牡丹的头上。     

花朵的颤音

据公安交警部门统计：全国每年约有10多万人死于道路交通事故，相当于每天坠毁一架波音747客机。在巨大的道路交通死亡人数背后，更令人不安的是，儿童和少年竟占其中的四分之一。当活泼天真的孩子瞬间因道路交通事故而永远告别人间，最痛苦、最悲哀的莫过于他们的亲人，他们饱尝了“车祝猛于虎”的残酷事实。让我们看一看那惨不忍睹的事故场面，想一想遇难者亲人那捶胸顿足的情景，听一听那令人心碎的“花朵”颤音吧！     

自主创新结硕果数控机床展雄风

4月21日上午10时,迎着绵绵的春雨,伴着雄壮的军乐声,第五届中国数控机床展览会(CCMT 2008)在北京中国国际展览中心隆重开幕.一把把撑开的雨伞如绽放的花朵,将开幕式的台前装点得五彩缤纷,CCMT 2008是我国机床工业处在黄金发展时期的一次重要展览会,是历届"中国数控机床展览会"规模最大的一次,无论在展出面积、参展厂商、参展设备和品种等都超过前四届.     

时间的香气

花朵从含苞、初绽、盛放甚至凋谢，都有其不同的风韵与浪漫，作家写出缠绵悱恻的文字来赞美花、画家用浓淡不一的鲜艳色彩来诠释花、设计师将花移植到华服、珠宝甚至腕表上，期待以宝石或百年传承的古老工艺将花之绚烂来永远保存下来。如今，寒冬已过，暖春即来，若你等不及家中花园里的群芳斗艳，何不在这个时候，让美丽的花朵，抢先在你的腕上盛开？     

一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测

针对短时交通流预测中存在的训练数据过于依赖时间序列训练数据,对空间关联性考虑不足,且模型结构参数选取形式过于固定等问题,提出一种结构优化的深度信任网络短时交通流预测方法,该模型可同时训练3种与预测节点交通量相关的交通数据,增强预测的时空关联性,克服训练数据过于依赖时间序列的缺陷;同时,优化深度信任网络短时交通流预测模型结构,提出一种改进的花朵授粉算法对预测模型的隐层结构参数进行优化,避免因模型结构参数选取形式过于固定所导致的模型预测结果陷入局部最优解及实用性降低的问题。通过采集福州市两个交叉口的相关交通量数据,分别对预测模型的可行性进行评估。同时,将MFPA-DBN模型分别与不同隐层结构的深度信任网络模型及GA-LSTM、CNN-SVR、TGWO-BP 3种模型进行对比。实验结果表明：在相同训练数据的条件下,结构优化的深度信任网络(MFPA-DBN)短时交通流预测方法可行、有效,预测精度优于其他深度学习预测模型,实时性能也能满足实际要求。     

明天更辉煌

伴随晨钟暮鼓,迎送朝霞夕阳,我们不知不觉在时间的轨道上又匆匆走过一圈。昨天的汗水,是为了浇开今天幸福的花朵;今天的耕耘,是为了收获明天丰硕的果实。     

设置排阵式预信号的干线交通信号协调控制优化

为提升干线道路整体的车流运行效率,建立了一种优化设置排阵式预信号的干线交通信号协调控制系统配时方案的双层模型,并提出对应求解算法;双层模型的上层模型为主信号间相位差优化模型,采用遍历搜索算法优化主信号各交叉口间的相位差;下层模型是以通过车辆数、车均延误为优化目标的多目标优化模型,建立了多目标花朵授粉算法(FPA)对其求解;双层模型中的交通参数通过冲击波建模进行关联,通过上下层模型的迭代求得参数的最优解;以设置排阵式预信号后3个连续交叉口为研究对象,应用提出模型优化高、低2种交通需求下的干线道路交通信号协调配时方案,通过SUMO软件测试所选方案的有效性。研究结果表明：该双层模型能够优化设置排阵式预信号的干线交通信号协调配时方案,与传统干线信号协调控制方案相比,提出方法的配时方案在高、低交通需求下系统通过车辆数可分别增加16%～35%与8%～17%,延误分别降低7%～17%与2%～16%;相较于粒子群优化(PSO)算法与二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),FPA达到指定精度要求的迭代次数分别减少13和24次。通过仿真结果可知,所提出模型可进一步提升高需求状况下道路的运行效率。