基于GPS浮动车的交通信息采集系统研究

本文分析了基于GPS浮动车的交通信息采集系统的框架结构,提出了一种分布式的浮动车车载终端系统的设计方案。该方案的特点：加强了车载终端的数据处理能力,实现了车载终端和信息中心之间的双向实时通讯,提高了交通管理调度和公众出行的效率。     

基于LSTM和特征生成的网络流量分类

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆（long short term memory,LSTM）模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。     

基于表面肌电信号的高原公路驾驶员颈部疲劳试验分析

为了解高原公路驾驶员颈部疲劳状况,寻求减轻驾驶员疲劳途径。选取新疆帕米尔高原典型路段进行实驾试验,通过生物反馈仪获取受测驾驶员颈部肌电数据,利用时域与频域分析方法选取积分肌电值(IEMG)与中值频率(MF)作为评价指标,研究高原公路驾驶员颈部肌肉IEMG与MF在连续驾驶时间、海拔作用下的疲劳特性。研究表明:连续驾驶时间、海拔是影响驾驶员IEMG、MF的主要因素。随着驾驶时间增长与海拔逐渐升高,驾驶员IEMG有上升趋势,而MF有下降趋势,表明高原公路驾驶员从低海拔到高海拔路段长时间连续驾驶车辆导致颈部疲劳感增加。通过对比不同行车经历驾驶员,发现经常出入高原公路驾驶员的颈部疲劳度与自我缓解能力要优于首次进入高原公路行驶车辆的驾驶员。     

空中交通网络中航空器群的实证分析

现有的空中交通复杂性研究忽略了空中交通流结构影响,难以反映航空器空间密度分布不均匀的复杂性特征。利用复杂网络中社团结构的思想,对空中交通流结构特征进行研究。建立了航空器群模型,提出了基于深度优先遍历算法的航空器群发现方法,避免了传统社团划分方法需事先指定社团个数的缺点;并从模块度、内聚度、灵敏度几个角度形成了群性能指数,用于综合反映航空器群划分质量。采用实际航班数据对群划分结果进行评价分析,选取60 km为最佳阈值对航空器群的统计特征进行了进一步分析。结果表明,扇区内航空器间的平均水平间隔约为群内航空器间平均水平间隔的6倍;航空器群规模一般都比较小,一半以上的群规模小于6架;航空器群的生命期最长为9 min,但57%以上群的生命期为2 min。     

周期和相位差快速调整策略

在城市交通信号协调控制中,当需调整周期相位差时,应尽快完成调整.论文探讨了如何从原方案尽快平稳过渡到新方案的问题,提出了一种周期相位差协调调整的快速算法,并进行了算例分析.该算法既可用于城市交通多时段定时协调控制算法中,也可用于城市交通实时协调控制算法中,具有一定的实用价值.     

谈工程力学课程各教学环节的质量要求

提出工程力学课程中几个教学环节及每个环节的质量要求，以期评估和提高整个课程的教学质量。     

通用机构环路生成算法的研究

在定义边边结合矩阵的基础上，以图论为工具并充分考虑到机构统一建模和机构解算的实际情况，对通用机构的环路生成算法进行研究，设计了一种能适用于任意机构的有效环路生成算法。生成的环路能满足机构建模、机构解算的要求，并能方便地生成构件路径。最后给出了一个实例来说明算法的正确性。     

交通检测点分布规则及其数学模型

针对估计OD出行分布矩阵需检测路段流量的问题，分析了检测点合理分布的4种规则，并在已知OD时间的有效出行路径的条件下，建立了相应的数学规划模型，同时也提出了有效的启发式算法。     

关于用Authorware制作课件

本文总结了在用 Authorware制作课件的过程中所涉及到的一些技术问题和技巧。     

网络流量测量的自适应抽样方法研究

由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点.在对目前的抽样测量技术研究的基础上,分析了一种自适应抽样测量技术.结果表明:该方法能充分利用现有资源提高抽样测量的准确性,为研究其他的自适应抽样方法提供一定的参考.