摘要：研究目的:中低速磁悬浮铁路是一种新型交通运输系统,其路基-轨道梁结构对系统的安全性、运行稳定性和乘坐舒适性有重要影响。为简单合理确定车辆荷载作用下路基-轨道梁结构的挠度和内力以便为实际工程设计提供理论依据,基于Winkler弹性地基上的Timoshenko梁模型,建立中低速磁悬浮铁路路基轨道梁计算方法。研究结论:(1)通过拟静力法将车辆动力荷载转换为等效惯性力,结合梁体边界条件,采用Laplace变换方法,推导出了竖向集中荷载作用下轨道基础梁的挠度和内力的计算公式,并通过室内模型试验和现场测试进行了验证;(2)轨道基础梁的挠度和弯矩沿梁体长度均呈中间大、两端小的抛物线型分布模式,二者理论值与试验值的最大误差分别约为10%、5.6%;(3)梁体剪力沿长度呈跨中为零的线性分布,理论值与试验值最大误差约为5%;(4)本文所建立的计算方法可为中低速磁悬浮铁路路基轨道梁的实际工程设计提供参考。

摘要：中国绘画艺术和西方相比,其根本性不同在于创意方式和艺术风格上存在的差异。无论中国还是西方,艺术家们都是运用各自具有代表性的绘画元素,将绘画创意方式和设计创意风格结合自身的文化艺术元素,从而一步步建立和发展起来的。这期间也不排除异域文化的影响和渗透作用,但不会对本民族文化特征中的鲜明个性与艺术面貌产生根本性的改变影响。

摘要：部分处于城区或市郊的既有铁路利用率较低,在铁路网中的作用日益弱化。为充分利用既有铁路资源,提高铁路存量资产的利用效率,首先,从客流支撑、车站改造、车辆运行、品质提升等4个方面对既有铁路改造面临的挑战进行梳理;其次,提出开行市域列车、开行旅游专线、既有铁路周边公共空间改造提升等既有铁路改造利用思路;最后,以南昌市既有铁路改造为例,结合南昌交通大数据平台识别市域、市区铁路沿线客流需求,根据分析结果提出南昌市既有铁路改造利用方案。相关研究结果可为类似城市既有铁路改造利用提供经验及借鉴。

摘要：再回来的时候,这些信号再通过解压缩呈现出来。压缩和解压缩的过程通常要同步进行直到追赶上实时的电视信号,没有强大的软硬件配台,这个功能是无论如何也实现不了啊。”小齐兴奋的告诉我。利用这个功能,可以躲开冗长的广告。当广告来的时候,按下暂停去干些自己想做的事,回来以后可以直接按“快进”,既不用耽误时间看无聊的广告,也不用担心回来晚了错过开头精彩的部分。感觉电视台可以“听我指挥”,真的是很爽啊!“看来,等到欧洲杯的时候,我也离不开它了。”小齐笑道。

摘要：分析了原有的短时交通流预测的K近邻算法,用模式距离搜索方法代替原有的欧氏距离搜索方法,引入多元统计回归模型,建立了一种改进的短时交通流预测的K近邻算法,并以北京市某路段进行实例验证。试验结果表明:当K取23时,利用改进的K近邻算法,预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为31.43%、4.17%、0.27%;利用原有的K近邻算法,预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为33.33%、4.40%、0.28%;利用历史平均模型,预测结果的均方误差、平均相对误差、平均绝对误差分别为46.20%、11.40%、0.48%。可见,改进的K近邻算法的预测精度明显高于其他2种方法,在提高搜索效率的同时准确地刻画了交通流的真实情况。

摘要：交通量预测是城市道路可行性研究的核心内容,准确性和可靠性主要依据基础交通调查的准确度和覆盖率,而面对城市居民出行调查,问卷调查等传统的城市居民出行调查存在工程量浩大、耗时耗力、样本量低、经济投入巨大等诸多弊端。随着手机普及率的提高,手机覆盖了城市绝大多数人口,采用手机信令分析技术替代传统的出行调查成为可能。选择长沙市手机信令数据为基础,以长沙市人民路过湘江隧道的交通量预测为例,介绍了通过手机信令数据处理实现交通预测的解决方案。

摘要：目前交通量分析与预测多采用BPR函数等单一修正行程时间的延误函数,对通行费用考虑较少。引入广义费用延误函数,综合考虑高速公路的行程时间、通行费用等因素,然后,介绍广义费用延误函数在高速公路交通分配中使用方法,最后结合具体实例与BPR延误函数的交通分配结果对比,验证了此方法更适用于高速公路等受多因素影响路径选择的交通分配。

摘要：在高速公路工程交通量预测中,通过应用BP神经网络,能够对实时交通量进行统计分析。本文首先对BP神经网络技术进行介绍,然后对基于神经网络的交通流量预测模型算法以及交通量预测模型的评价指标进行分析,并结合实例,对BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用方式进行详细探究。

摘要：随着新型城镇化建设脚步的加快,推动了高速公路建设的快速发展。在数字信息化技术盛行的今天,联网收费技术已逐步应用于各地区的高速公路交通系统中。针对湖南省高速公路管理局管辖内的湖南联网收费系统进行调查分析,从专业的角度整理和优化联网收费数据在高速公路交通量预测中的应用方法。

摘要：脑血流中的血红蛋白有两种:氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)。这两种血红蛋白在脑血流中浓度的变化可以反应脑部神经活动,提取其浓度变化信号可以为如癫痫病灶定位、抑郁等相关疾病的诊断和治疗提供依据和参考。目前,使用近红外光谱提取脑血流信号的算法有EEMD-ICA法主成分分析法(PCA)、独立成分分析法(ICA)、相干平均法、自适应滤波等,这些算法在对近红外脑神经活动信号提取时都有各自的特点和优势,但都重视如呼吸、眼动等各种生理干扰,忽视了测量过程中符合高斯分布的测量干扰,如仪器精密度、信号传输中的串扰等。为了提取脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号,设计了功能性近红外光谱(fNIRS)的脑血流参数采集装置,选择波长为750和830 nm的二极管近红外光源采集脑部血流变化信号,采用扩展的卡尔曼滤波(EKF)算法,把生理干扰和测量干扰建立对应的数学模型,使用基于误差平方和最小的原理进行递归计算,通过对下一时刻系统的初步状态估计以及测量得出的反馈相结合,得到该时刻无限逼近真实值的状态估计,结合修正的朗伯比尔定律(Lambert-Beer law),将光密度信号的变化转换为氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化信号。结果表明:所提方法可以有效去除符合高斯分布的测量干扰,在Valsava实验和视觉诱发实验中,可以提取出脑血流中氧合血红蛋白(HbO2)和还原血红蛋白(HbR)浓度变化曲线,和主流的EEMD提取脑信号算法比对其RMSE值提高了0.96%,r值提高了0.6%,表明提出的方法有一定的优越性。所提方法为相关脑部疾病诊断等提供了有效的脑神经活动探测方法。