球对称动态黑洞的广义Stefan-Boltzmann定律

选取超前爱丁顿坐标，采用统计的方法，计算出动态黑洞的瞬时辐出度．结果表明，动态黑洞的瞬时辐出度不仅与假定黑洞处于热力学平衡时的辐出度有关，还与黑洞的事件视界速度、事件视界温度、事件视界附近的熵密度及黑洞的吸收和辐射系数有关．对于球对称动态黑洞，任一时刻黑洞的瞬时辐出度总是正比于黑洞事件视界温度的四次方．     

交通控制子区划分方法研究

交通控制子区划分主要将相邻的众多交叉口划分为若干个交通子区进行干线协调控制,可有效缓解交通拥堵现象,但现有方法划分出的交通子区无法满足实际协调控制的准确性与鲁棒性。为解决这一难题,结合当前流行的划分技术,考虑4个影响因素:信号交叉口间距、交通流量、周期、通行能力,建立模糊C均值聚类划分方法,再通过实例,借助Vissim仿真软件,验证方法的适用性与可行性。Vissim仿真结果表明:与传统协调控制方法相比,方法可使系统车均延误时间减少27%,协调相位行车时间减少20%。     

一致性特征下综合体停车需求预测方法

基于单一建筑功能停车需求一致性特征的分析,采用停车需求高峰比系数对建筑功能停车需求分布趋势进行分时刻描述,提出了单一建筑功能停车需求预测的影响系数修正模型,并基于共享停车理念建立了综合体停车需求预测三步骤模型,且在实际案例中进行了良好的应用.由于采用了分时刻需求分布预测法,综合体停车需求的预测结果信息较为丰富,也为停车设施后期的精细化管理提供了良好的数据支持.     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

全向停车控制交叉口中行人与机动车延误相互影响研究

以美国某典型全向停车控制交叉口为研究对象,通过对该类交叉口进行理论建模分析,研究行人过街延误与机动车延误的相互关系。分析了交叉口中行人与机动车的冲突状况,并将冲突类型分为12种,得出行人半过街和完全过街两种情况下行人与机动车延误相互关系模型,并利用实地数据做验证以及模型误差来源分析。最后利用交通仿真软件对模型做进一步评价,指出现有仿真软件的缺陷。     

基于鉴相器的手机瞬时心率监测软件设计

目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率.     

基于霍尔三维模型的智能停车系统设计

建立基于霍尔三维结构的智能停车系统模型,为智能停车系统的建设实施提供系统化、整体性的理论引导。借鉴霍尔三维结构理论构建智能停车系统的时间维、逻辑维、技术维和体验维结构,运用问卷法、访谈法在此基础上对设计流程和大型商场停车体验进行系统分析,挖掘用户需求并转化为设计需求,用层次分析法对设计模型进行评价和检验。在进行智能停车系统建设时把设计过程相关的因素联系起来,不仅能及时发现和高效解决设计流程中出现的问题,而且能够从宏观上调控整个设计流程,确保人们拥有全面和优质的停车体验,这对智能停车系统的完善和优化具有方法论层面的指导意义,以此,对其他的智能系统,也带来一些新的思考。     

山区高速路小半径曲线段中分带外侧车道停车视距保障研究

由于山岭重丘区高等级公路进行线型设计时，因地形限制，小的圆曲线半径往往难以避免，无法满足中分带外侧的停车视距要求。文章结合G213策克至磨憨公路乐都至化隆段，提出不能满足停车视距时的解决措施及注意问题，以供参考。     

基于气象因素的机场进离港延误预测

针对机场延误预测过程中难以提取延误传播时空特征、预测结果受天气扰动大的问题，提出了基于气象因素的时空图卷积网络(meteorology-based spatio-temporal graph convolutional networks, MSTGCN)机场延误预测模型。该模型使用图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCNN)与门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, Gated CNN)挖掘机场延误的时空特征，同时加入气象特征提取模块对机场延误时间进行预测。实验结果表明，该模型在中短时预测上的表现均优于其他对比模型；相较于不考虑气象因素的模型，MSTGCN对未来1 h、4 h和12 h预测的平均绝对误差分别降低了7.03%,7.93%,11.54%,对预测结果起到了极大的修正作用。     

基于VISSIM仿真的高校门口交通组织优化研究

【目的】随着汽车保有量与日俱增，部分城市道路已无法满足日益增长的交通需求，缓解早晚高峰时期造成的交通拥挤及交通事故已迫在眉睫。【方法】本研究以攀枝花学院南门口的交通组织为例，在实地调研基础上进行VISSIM仿真。【结果】采取优化交叉口信号配时和道路设施、减少冲突点等方案。由仿真前后数据分析对比可知，交叉口的平均延误降低56.64%、平均排队长度降低41.47%，南门口的平均延误降低69.19%、平均排队长度降低57.91%，服务水平总体得到提升。【结论】本研究设计的方案能有效减轻交通拥堵，提高道路交通的安全性与通行效率，是具有实际效益的普适性措施。