现代有轨电车与公交线网分层规划优化研究

结合现代有轨电车与常规公交的分层规划做出阐述,通过现代有轨电车与常规公交的不同服务特性来建立不同目标的模型,其中现代有轨电车可以承担较大运量,比较适合作为交通干线.因此以直达客流量最大为最优化目标,常规公交可采用了总成本较低的目标函数.在寻求线网模型解时,考虑到现实路网的复杂性和以后模型的适用性,采用了收敛较好的蚁群算法,对交通系统网络进行了优化布设.建立了一个微型路网来模拟对交通系统网络进行了优化布设,借助Matlab软件编程求解,来验证改进的蚁群算法计算的有效性.结合需求导向的规划思维同时考虑实际路线长度和交通小区OD量比对,线路是可行且最优的.最后在结合线路调整思路,增减和调整线路,得到微型路网下的现代有轨电车和公交规划图.该方法具有一定的实操性和合理性,可对线网规划提供一定的参考.     

渤海海域西部馆陶组沉积环境及其地质意义

利用丰富的古生物、钻井、岩心、地球化学等方面的资料,依据层序地层、古生物组合、岩电、元素变化等特征,对渤海海域西部馆陶组沉积环境进行研究。分析认为,馆陶组垂向呈现"粗—细—粗"的"三段式"沉积特征,不同层段沉积时期经历了"热—凉—热"的气候变化及"浅—深—浅"的古水体旋回。沉积环境的变化控制储层特征的差异,温凉水深的环境导致馆陶组中段储层孔喉结构复杂,束缚水含量高,蒙脱石等层状硅酸盐黏土矿物和泥质含量高,使得储层导电性和断层面侧封能力变强,是控制馆陶组低阻油层发育和垂向上油气丰度存在差异性的主要原因。     

中风渐成全球负担

<正>●中风是一个公共健康问题,它往往更多地影响相对贫穷的国家,也留给富裕国家急剧膨胀的医疗费用。但中风通常是可预防的。一、中风的根源、失控和生活方式中风通常发生在流向大脑的正常血液循环被突然中断时,其原因可能是脑血栓或血管破裂。没有血液输送足够的氧气给大脑,先是出现脑细胞的大量死亡,继而出现这部分脑细胞控制的身体机能的损伤现象。     

《地心引力》背后的科学

<正>前不久,科幻大片《地心引力》在国内公映。该片展现了壮观的太空画卷,令人流连。你注意到了吗?在惊心动魄的故事背后,其实隐藏着众多的科学和技术细节呢。2013年年底,美国科幻电影《地心引力》(Gravity)在国内上映。美轮美奂的太空美景,极具视觉、听觉冲击力的电影特效和紧张刺激的故事情节,都深深地抓住了观众的心,引发了观影狂潮。2014年3月2日,该片在第86届奥斯卡颁奖典礼上更是     

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言，基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念，将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵，以表征交通流状态；再将交通熵作为长短时记忆网络模型（Long Short-term Memory， LSTM）的输入参数建立预警模型；最后，使用HighD轨迹数据集提取高风险事件，并验证模型有效性。结果显示，使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10 %为例，误报率和漏报率分别从6.18 %和11.47 %下降到了1.95 %和3.12 %；在预测模式下，对高风险事件误报率和漏报率为2.28 %和3.82 %。     

低多普勒敏感的抗间歇采样转发干扰波形设计方法

针对间歇采样转发干扰，研究了脉内正交的工作波形和保护波形设计方法抑制干扰，考虑到设计波形的多普勒敏感性，以低多普勒敏感约束和互相关函数加权和最小为目标函数、波形恒模为约束条件建立优化问题。由于该问题包含非凸四阶目标函数和非凸约束，难以得到闭式解，因此设计了一种基于循环算法的方法进行求解。最后，通过仿真实验和已有波形进行对比，验证了所设计波形具有较低多普勒敏感性，同时能够有效对抗间歇采样转发干扰。     

电动汽车热泵全生命周期气候性能评估模型与环保制冷剂减排分析

为满足我国“双碳”(碳达峰、碳中和)目标和《<蒙特利尔议定书>基加利修正案》的要求,采用低全球变暖潜能值(global warming potential, GWP)的热泵系统有助于从直接和间接两个方面全面减少新能源汽车碳排放.然而,目前对于采用何种低GWP工质尚无定论,几乎所有研究仅仅采用GWP值来衡量制冷剂的环保性能,对低GWP工质热泵系统全生命周期气候性能(life cycle climate performance, LCCP)的认识明显不足,同时也缺少适用于新能源汽车热泵的LCCP评估模型.为此,本文基于7个城市的气候数据、当地供电特性、真实世界驾驶循环、乘员舱冷热负荷与舒适性、热泵系统台架测试等,新开发了适用于电动汽车热泵的完整LCCP模型.基于该模型,对传统高GWP工质R134a和R410A、低GWP工质CO₂,以及先前开发的新型高效环保工质CO₂/R41(GWP为49)、M2(非共沸混合物, GWP为137)在电动汽车热泵中的全生命周期环境影响作了评估.结果表明,建立的LCCP模型对热泵系统性能系数(coeffic...     

低维Hom-Jacobi-Jordan代数的分类

先定义Hom-Jacobi-Jordan代数, 然后用这类代数线性映射的Jordan标准形和待定系数法给出低维Hom-Jacobi-Jordan代数的同构类.     

基于二阶统计量的小样本学习算法研究

为了提高小样本学习的准确率和抗干扰能力,提出了一种基于二阶统计量的小样本学习模型,以CNN最后一层卷积输出的一阶特征向量为输入,通过计算协方差矩阵和二阶池化获得具有较高区分度的二阶统计量,采用奇异值(SVD)分解将二阶特征映射到低维仿射子空间并据此分类.本算法在Omniglot和minilmageNet数据集上进行了测试,实验结果表明,在minilmageNet上的5-way 5-shot模型准确率达到了73.6％,比Prototypical Networks高出5.4％,在Omniglot上的20-way 1-shot模型准确率则获得了2.4％的提升,本算法性能优于Prototypical Networks等算法.在异常值测试中,本算法也展现出比Matching Networks和Prototypical Networks算法更强的鲁棒性.