短时交通流预测方法综述

以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究.对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法.将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景.     

城市交通信号的模糊控制研究

以城市主干道交叉口为研究对象，提出了一种实用的交通流模糊控制算法，该算法包括模糊控制算法和绿灯延时终止算法两部分。在现有的模糊控制算法的基础上，增加了绿灯延时终止算法，从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化。在SDCSTS仿真软件的基础上进行了仿真研究。仿真结果表明该方法的有效性。     

桥面板疲劳试验系统设计

为检测加固的桥面板的疲劳寿命,设计以电液伺服系统为核心的桥面板加固疲劳试验系统。采用电液伺服技术实现主机设计,结合PID+F调节控制算法,解决大型试件在进行动态疲劳试验时因材料性能变化而造成的控制不稳定性。试验系统采用WinPWS测控软件,实现无人值班自动存储数据,控制模式实现平滑无扰切换。该系统已经成功应用于工业测试,具有抗干扰能力强,动、静态控制性能稳定等优点。     

木材蠕变测量系统设计

为了实现多点式木材蠕变量数据采集、传输、通信以及数据处理,设计一种以单片机89C52为核心的下位机和软件采用VC++6.0编写的上位机组成的木材蠕变测量系统。传感器信号通过MAX485芯片传输到分频器,分频后进入单片机,经MAX232芯片传输到上位机,实现上下位机通信。上位机可实现端口数据的采集、存储和图像绘制功能。该系统已经成功应用于工业测试,具有抗干扰能力强、整体稳定性较高及可长时间运行等优点。     

Proteus在单片机教学改革中的应用和实践方法

在分析单片机传统教学方式基础上,介绍了Proteus仿真软件在单片机课程"理论与实践一体化"教学改革中的应用和实践方法,并结合教学实例进行了说明。实践表明,Proteus仿真软件在教学过程的应用能够激发学生学习主动性和积极性,有利于培养学生的实践创新能力。     

基于智能计算的干线多路口交通信号控制

评述基于递阶模糊神经网络、高阶广义神经网络及模糊控制、遗传算法和模拟退火算法等几种当前主要的基于智能计算的干线多路口交通信号控制方法的优缺点,分析得出将智能计算方法有效结合可有效改善控制的结论,提出该领域的研究将向混合智能计算以及与相关学科结合发展的趋势.     

多通道协调加载控制方法

为解决电液伺服协调加载系统加载过程中各通道间具有强耦合的问题,提出一种改进的BP网络控制算法进行解耦控制。以三通道为例,在Matlab7.0软件编程环境下分别建立改进的BP网络和纯BP网络算法的模型进行仿真对比分析。仿真结果表明:改进后的算法能够降低各通道之间的耦合干扰,准确的实现各通道间的协调加载控制,比纯BP算法跟踪精度更高,精度可达到10-6。     

《Unit 4 What Can You Do？Part A》教学设计

教材选自《PEP小学英语》Book 5。 教学目标 1．掌握四会短语：sweep the floor,cook the mcaks,clean the bedroom, water the flowers, empty the trash？.     

城市交通网络路径优化建模与仿真

提出了交通流密度图的定义和城市动态交通网络的模型，同时还给出了动态交通网络中OD对的路径优化模型，采用传统的Dijkstra算法进行动态优化来获得出行车辆的最佳路径。经计算机仿真研究表明，优化模型和优化方法是切实可行的。     

用光电编码器测量直线位移

分析了用光电编码器测量直线位移的原理 ,介绍了用数字电路和单片机两种实现直线位移的测量方法。两种方法都能够解决光电编码器测量直线位移时的符号判别及加减运算问题 ,可以在不同的应用场合使用