基于优化模型的停车场规划设计分析

通过对停车场中停车位排数和停放角度进行优化设计,建立了停车位排布方式优化模型,该模型使得停车场在保证车辆能够自由出入条件下,可以容纳更多的车辆,提高了停车场的空间和时间利用率。最后,通过对案例进行设计和分析,表明了模型的有效性。     

一种扩展角色访问控制模型的设计与应用

针对传统的RBAC模型的不足,对角色权限及角色层次关系进行了分析．提出了一个改进的角色访问控制模型-ERBAC．并应用实例说明．新模型在描述同样的角色关系时角色数量比传统模型要少,因而比传统模型更加简化和直观,特别适合于管理信息系统的应用．     

基于方根变换的灰色GM（1,1）改进模型

通过对原始序列作方根变换生成新数列并结合优化灰导数的方法,对灰色GM（1,1）模型进行改进,使模型的精确度大为提高.实例计算证明：改进后的模型比原模型的相对精度最大提高了7.88%,最小提高了1.58%,改进模型的实用性和可靠性均优于原始模型.     

基于ZigBee的停车场管理系统

介绍了一种基于Zig Bee无线网络的停车场管理系统,该系统将zigbee模块放置于车辆和停车场上,由传感器把车辆的信息通过Zig Bee发送到停车场综合管理服务器模块,再通过停车场综合管理服务器控制管理车辆。     

城市CBD社会公共停车需求预测方法研究

基于停车设施与路网容量关系模型的基础上,对中心商业区社会公共停车场的停车需求预测模型进行了修正,即通过城市CBD停车设施与路网容量的关系模型得到在当时路网容量状态下停车设施泊位供应量的值,以此来约束停车需求预测值在一个合理的取值范围之内,避免停车需求预测值与停车泊位供应值不平衡.     

G(1,1)灰色模型与灰色线性模型预测法比较及应用——以商洛市房地产发展现状为例

运用实例和统计分析的方法,对统计预测中常用的G(1,1)灰色模型预测法和灰色线性模型预测法进行比较,得到了两种模型在实际预测中的精确度.并通过检验分析,得到了在什么情况下用G(1,1)灰色模型预测,在什么情况下用灰色线性模型预测.     

乌鲁木齐中山路商圈停车位配置问题分析

乌鲁木齐中山路商圈是商业最为活跃的区域,是中国十大著名商业街之一。但是,随着乌鲁木齐市车辆数量不断增加,中山路静态交通系统问题日益严重。本文以中山路停车位配置为研究对象,通过分析停车泊位数的主要影响因素,应用GIS手段,对中山路停车场进行缓冲区分析,对停车场的分布和数量进行深入调查。研究表明:中山路购物区存在停车设施配置差,车库供需矛盾大,停车设施使用不平衡,停车场扩建困难等问题。针对这些问题,本文提出了改善中山路商圈停车泊位供求关系的建议,以期为中山路商业街体制改造和相关规划提供参考。     

面向特征要求的工程管理方法分析

本文以西门子医疗成像软件为例,介绍了一个新的面向特征要求的软件工程管理方法。从多个方面和角度阐述了面向特征要求的软件工程管理方法,对特征模型的优势和如何将特征模型应用到实际生产中进行了说明。通过一个商业实例对这个管理方法的花费、投资价值、在软件管理中可以获得的好处以及风险方面进行评估。     

基于车牌识别技术的车辆出入管理系统研究

利用模式识别技术替代IC卡技术,使用车牌识别技术实现车辆的门禁和收费等管理功能,在居民小区、写字楼、停车场、高速公路的出入口安装摄像头,当车辆经过时,摄像头对车辆拍照,然后利用模式识别技术对车牌进行识别,从而实现对车辆身份的识别,进而实现车辆出入控制、停车场收费、路桥收费等功能。     

大型交通枢纽停车系统优化方案研究

随着机动车保有量的逐年提高,驾驶私家车前往大型交通枢纽越来越被大众所认可。停车管理系统作为停车场管理的核心,负责着停车场的进出管理、费用管理和运行管理等方面。基于此,针对大型交通枢纽停车场管理系统存在的问题进行分析,并给出一体化的系统优化提升方案。然后,结合方案在某大型枢纽机场停车楼的实际应用,说明所提出的优化方案是有效的。     

基于事前分析方法的工作流过程模型的验证

工作流执行过程中经常会出现非正常终止的情况,对此,将事前分析方法应用于工作流过程模型的验证中,即在工作流过程实例化前进行模型的有效性分析和结构正确性验证。该方法对传统的有向网络图进行扩展并以此来描述工作流过程,确定模型的有效性;进一步将扩展有向网络图转换成工作流网模型,应用Petri网技术分析该模型的冲突结构,以确保工作流过程的逻辑合理性。     

改进的RBF网络在宁德市综合需水预测中的应用

需水预测涉及多种因素,需对多因素进行综合评估．根据RBF神经网络算法,建立人工神经网络需水预测模型,选取影响研究需水量的主要因子,以此作为输入样本,将神经网络模型应用到宁德市需水预测的实例研究中,并运用Matlab神经网络工具箱进行模拟计算,预测精度较高．实例表明RBF神经网络模型用于城市需水量预测是可行的．     

面向小样本抽取式问答的多标签语义校准方法

小样本抽取式问答任务旨在利用文章给定的上下文片段,抽取出真实的答案片段。其基线模型采用的方法只针对跨度进行学习,缺乏对全局语义信息的利用,在含有多组不同重复跨度的实例中存在着理解偏差等问题。为了解决上述问题,该文利用不同层级的语义提出了一种面向小样本抽取式问答任务的多标签语义校准方法。采用包含全局语义信息的头标签和基线模型中的特殊字符构成多标签进行语义融合,并利用语义融合门来控制全局信息流的引入,将全局语义信息融合到特殊字符的语义信息中。然后,利用语义筛选门对新融入的全局语义信息和该特殊字符的原有语义信息进行保留与更替,实现对标签偏差语义的校准。在8个小样本抽取式问答数据集中的56组实验结果表明：该方法在评价指标F1值上均明显优于基线模型,证明了所提方法的有效性和先进性。     

动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制

针对非线性系统提出了一种基于动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制方法,使系统对已知故障容错的同时,利用动态数据驱动对模型的补充,实现了对未知故障的主动容错．该方法首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据系统对性能容忍度指标和模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,直接调用动态模型库中已有的模型,并采用经局部线性化近似预测控制算法计算控制律;当系统发生未知故障时,则选用模型库中最接近当前运行模式的模型进行故障过程的过渡容错控制,并以动态数据5步补充循环算法,快速建立该未知故障的LS—SVM模型,进而利用新模型实现系统对未知故障的主动容错．并以一非线性系统仿真实例验证了所述方法的可行性和有效性．     

一种改进离散灰色模型及其高校招生人数预测建模

分析了已有GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型的不足,建立了高校招生人数的直接离散GM(1,1)模型,并对相关实例建立模型进行预测.预测结果表明,直接离散GM(1,1)模型模拟预测精度更高,更能反映高校招生人数的增长趋势.     

多层次模糊综合评判法在中水工程中的应用

在模糊数学与层次分析法相结合的基础上，提出了中水工程的多层次模糊综合评价模型，并结合中水工程实例进行了研究，结果证明了该方法的正确性和实用性。     

基于主成分分析的商业银行信贷决策模型

信贷管理事关银行的生存和社会的稳定,各国的商业银行对信贷管理都极为关注.综合运用了主成分分析方法创建了信贷决策的模型,并从企业的盈利情况、偿债能力、资产管理能力、负债管理能力和对国家和社会的贡献等几个方面设计了相应的评价指标体系,并将此模型在实例中进行了应用,解决了贷款对象选择这一信贷决策中的重要问题.     

无模型控制律的一般形式及其在石化工业中的应用

无模型控制器在炼油、化工、电力、轻工等领域应用获得了良好的效果.将对无模型控制律的一般形式、改进形式、组态方法、及其与DCS联合使用的方法等进行介绍.并介绍了在石化工业中一系列成功应用的实例.     

基于灰色理论的图书馆电子资源绩效评价

以兰州商学院图书馆为例,应用灰色统计理论,计算灰类决策系数并确定决策向量,建立了图书馆电子资源绩效评价的指标体系和评估模型.依据系统评价原则,通过实例对相关的指标体系进行了定量评价,证明评估模型的合理性和可操作性.     

Ceder公交调度模型优化研究

提高地面常规公交运行服务水平和城市道路网运行效率的关键在于运用科学合理的公交调度模型。考虑到道路的交通拥堵状况对公交发车频率的影响,在Ceder模型的基础上,引入延误因子和候车时间因子,在保证公交企业效益的前提下,对该模型进行优化。根据西安市163路公交线路的调查数据对该模型进行验证,实例表明该模型是可行的。