钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

影子银行潜在风险及监管研究

与美国的"影子银行"不同,我国的"影子银行"是在2008-2010年间的爆发式增长,这是政府连续施行紧缩与宽松相结合的货币政策所导致的结果。美国"影子银行"的发展结果给我国金融业上了重要的一课,即我国金融业的发展应循序渐进地进行金融产品创新,同时注重金融风险防范,监管机构应对金融机构及金融活动实施全面监管。     

青藏铁路含保温夹层路基厚度与地温关系的研究

通过对青藏铁路风火山段含有保温夹层的路基建立均匀介质分层纯导热模型并运用分层近似解法求出冻土表层的温度函数,结合Lachenbruch给出的冻土层的理论温度表达式,得到了路基填料层、保温层、地表年平均温度与正弦变化温度的振幅比三者之间的隐式方程,并应用该方程对三者之间的关系进行了分析.     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

基于GM(1,1)的农田土壤湿度灰色预测模型

针对土壤湿度变化趋势对于分析区域旱情的重要性,研究了GM(1,1)模型的建模方法,建立了基于GM(1,1)的农田土壤湿度的灰色预测模型,并将试验数据和预测值进行对比。结果表明土壤湿度的预测值略大于试验值,且相对误差不大于5%,验证了所建立的预测模型的准确性。该模型为土壤湿度动态变化特征的深入研究提供了重要的科学依据,对农田水利灌溉具有重要意义。     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

基于Simulink的列车垂向振动仿真分析

为研究轨道车辆在轨面激扰下的运行平稳性,根据车辆运行特性与车辆构造原理,本文建立列车转向架-车体耦合的四自由度垂向振动模型,利用Simulink建立该系统的仿真模型,对车辆以两种速度通过轨道激扰时车体各性能指标的响应进行研究。此外,为抑制轨道车辆车体的弹性振动,在车体底架下安装动力吸振器,建立有动力吸振器的优化振动模型,分析动力吸振器对列车垂向振动性能的影响。通过分析仿真结果可知,优化后的振动模型能够有效减少车辆的垂向振动,进一步提高轨道车辆运行的平稳性。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.