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11.
针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性,建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标,建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例,采用实际数据验证所建立的方法,并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法,在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力,尤其是干道直行机动车的通行能力,可降低车辆的平均延误。  相似文献   
12.
在风电场通过现场测试分析研究风力机性能由于受到现场环境的限制,能够获得的研究数据有限,室内模拟实验平台能够有效弥补研究不足.为此提出了一种海、陆两用风力发电实验平台方案.该实验平台由来风装置、风轮、发电机、两段式塔架、漂浮台、波浪产生装置、传感检测和数据采集系统等构成.在实验平台整体方案基础上,进行了结构参数设计,建立了漂浮台受力分析模型并获得了合理的结构参数,以Lab VIEW为开发环境设计了上位机运行状态监控系统.最后,基于构建的实验平台,开展了部分风力机动态特性研究工作,对比分析了模拟陆地风力机和海上漂浮式风力机时塔架振动特性,为进一步深入开展风力机动态特性研究提供了基础.  相似文献   
13.
对几种新生入馆教育方式的优缺点进行了比较分析,以山东商务职业学院图书馆为例,详细介绍了宣传片拍摄要领及技巧,提出了一种综合性的新生入馆教育新模式.  相似文献   
14.
In order to improve the efficiency of 3D near-surface velocity model building, we develop a layer-stripping method using seismic first-arrival times. The velocity model within a Common Mid-Point (CMP) ...  相似文献   
15.
采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10%,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.  相似文献   
16.
对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.  相似文献   
17.
We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.  相似文献   
18.
通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.  相似文献   
19.
热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系,探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法,分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息,生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%,证实在考虑系统内多因素的综合影响下,纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.  相似文献   
20.
春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.  相似文献   
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