基于贝叶斯决策树的交通事件持续时间预测

采用基于贝叶斯方法的决策树算法,利用上海市中心城区1536个交通事件持续时间数据,建立交通事件持续时间的预测模型.结果表明,事件类型是决策树中的第一层测试属性,不同类型事件的特性属性在决策树中的位置并不相同.并用384个交通事件数据对模型的预测精度进行检验.检验结果表明,抛锚事件持续时间预测误差小于10 min的正确率为79%,而交通事故持续时间预测误差小于20 min的正确率为65%.基于贝叶斯推理的决策树算法比仅基于贝叶斯或仅基于决策树算法的分类精度更高,鲁棒性更强.     

车站计算机联锁安全性研究

微机联锁是采用避错技术和容错技术来提高系统的可靠性,实现故障安全的。随着计算机技术的迅速发展,尤其是高可靠性技术及容错理论与技术的发展,计算机在铁路信号联锁设备的应用也逐渐广泛。微机联锁这一现代化设备将广泛应用于铁路现场,正确认识掌握这一理论将对现代化的铁路事业有着重要的意义。     

振动时效对大型折弯焊管应力的影响

应用振动时效工艺处理大型折弯成型直、弯焊管.结果表明:振动时效对铸态组织(焊缝)有良好的消应力作用,但对于经冷塑性加工的组织消应力效果不理想;时效后焊缝的平均最大主残余应力明显下降,而折弯处的平均残余应力有所升高;弯管中端头和中央部分的残余应力有明显的差别.     

办公自动化在网络空间条件下的实现

一、前言随着宇宙的形成就产生了信息。信息无处不在,信息无时不有。自然界、人类社会及人类思维都与信息密切相关。人们认识世界实际上就是获取信息、加工信息、传播信息的过程。1998.06.03.丁肇中领导的在发现号航天飞机上进行的阿尔法磁谱仪(Alpha Magnetic Spectrometer)实验就是为了探索宇宙中反物质与暗物质的     

黄石滩水库砼面板防裂技术

砼面板坝的防止面板裂缝是工程施工中的一个难题,往往要耗费很大的精力、财力和人力进行补修处理,虽然不影响工程正常运行,但对工程质量还是有一些影响。我们在黄石滩水库砼面板施工中,采取了一系列有效的防裂技术,取得了良好的效果,截至目前,面板砼龄期8个月,经检查还没有出现表面裂缝现象。     

爨乡古乐的传承与发展

爨乡古乐以滇东为涵盖地域,以爨的流变历程为其演化背景,以曲靖洞经音乐为主要形式的独具地方特色的古老乐种,面临保护、传承与发展的难题。应通过提升艺术价值、艺术创新和政府宏观调控和实施产业化运作的保护和发展模式,探索实现对这一古老艺术形态的传承与发展思路。     

蓄清排浑的水库运用方式不能解决三峡库尾的泥沙淤积问题

未来三峡水库的运用方式是采用了黄河三门峡水库二次改建后的“蓄清排浑”方式,也就是汛期降低库水位,敞泄排沙,汛后抬高水位蓄“清水”。应当指出,采用这种方式保持一定的有效库容是可以的,但这样一种运用方式能否解决长的河道型水库(如三峡水库)库尾的泥沙淤积问题呢?存在不同的看法,一种认为可以,一种认为不行。我们也认为是不行的。因为将来三峡的库尾在重庆河段,距坝址500余公里,重庆处于长江和嘉陵江的汇口处,在它下游近15公里的地方就是著名的铜锣峡,长2.8公里,江面宽度只200多米,两岸矗立,高出江面300～400米,这是个卡口。在天然情况下汛期铜锣峡受卡口壅水的影响。建库后,回水未端到了重庆,侵蚀基准面抬高后,铜锣峡的卡口作用会更加显著。当遇长江上大和下     

液态空气储能与液态CO2储能技术对比

为了解决压缩空气储能储气室容积大、成本高的问题,液态空气储能和液态CO₂储能得到了国内外广泛关注及研究。针对这两大储能系统,借助ASPEN PLUS软件搭建了热力学物理模型,并借助?分析对两大储能系统进行热力学和关键参数敏感性研究分析。研究表明：液态空气储能系统?损失主要发生在压缩机及蓄热蓄冷装置上,分别占比45.02%、37.61%。液态CO₂储能系统?损失主要发生在低温膨胀机、压缩机及蓄冷蓄热装置上,分别占比26.99%、23.88%、30.41%。从电-电转化效率方面：在绝热条件下,两大储能系统由于在充放电过程能量消耗大,电-电转化效率都低于55%,相比液态空气储能,液态CO₂储能效率高。从系统成熟度方面：液态空气储能已得到工程应用,而液态CO₂储能还处于研究阶段,未得到工程化应用。从投资成本方面;液态CO₂储能单位千瓦投资成本高于液态空气储能约40%。     

植物组培环境计算机自动监控网络系统*

文章介绍了由多种智能仪表为前端机组成的环境参数自动监控计算机集散系统的结构,各智能仪表的工作原理及实现,以及系统实际运行结果。     

双风机圆筒筛清选机构的试验与参数优化

分析了单风机圆筒筛清选机构清选质量低的原因,在试验基础上建立了双风机圆筒筛清选机构的清选性能数学模型,优化确定了最佳参数组合,并进行了验证试验。装机检测结果表明,清选性能明显改善。