粗糙集-改进神经网络落煤瓦斯涌出量预测

为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.     

减少机动车对居住小区环境干扰之我见

探讨居住小区人车分流的道路系统缘起、分类、利弊等,从道路规划上着手分析如何有效的规划居住小区内人车分流交通系统,或使居住小区内人车共存变得更加和谐。     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。     

飞机起落架着陆仿真研究

本研究首先建立飞机机身有限元模型,此模型的模态和全机地面共振试验测得模态相吻合。然后研究起落架缓冲器受力,并编制程序,计算出相关的曲线,LMS仿真平台调用上述曲线对单个起落架进行仿真,在单个起落架仿真结果和落震试验结果吻合的基础上,对某型飞机进行刚性机身全机落震仿真研究。最后调用机身有限元模型进行柔性机身全机落震仿真研究,对刚性机身、柔性机身全机落震仿真结果进行对比,结果表明柔性机身全机着陆起落架载荷峰值比刚性机身载荷峰值降低,起落架功量图更为平缓。     

行进中车辆临界安全车距的探讨

根据理论分析,推导出高速公路上行进中车辆临界安全车距的计算公式,并以此为依据进行了有关论述。     

多线程技术在自动引导车导航系统开发中的应用

根据自动引导车实时导航的需要,提出了一种基于多线程技术的自动引导车导航系统.针对自动引导车各不同部分的工作特点,采用多线程技术设计了自动引导车实时视觉导航系统,并设计了自动引导车的人机界面.实时导航实验表明,该实时导航系统可满足QDU-1自动引导车的视觉导航要求.     

基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85%的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.     

基于i3RFID技术的不停车收费系统

射频自动识别不停车收费系统（ETC）是目前世界上最先进的路桥收费方式。通过安装在车辆挡风玻璃上的电子标签与在收费站ETC车道上的微波天线之间的专用短程通讯,利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理,从而达到车辆通过路桥收费站不需停车就能交纳费用的目的。本文提出了一种利用i3RFID技术,排除邻车道车辆,或远离门禁控制闸的其他尾随车辆发来的干扰信号,解决车辆误读的方法。     

汶川地震典型民族村落异地重建模式

汶川地震后,有一部分民族村落,地理位置差,经济发展落后,居住环境恶劣,灾后重建困难重重？本文以茂县太平乡杨柳村灾后重建为实例,采取分析、归纳、总结等方式,研究、探索民族异地重建的成功模式,为其它巨灾民族村落重建提供参考。     

技术治理视角下我国网约车的监管问题及对策

网约车作为一种新型的移动出行方式，随着互联网技术的快速发展在我国增长迅速。对网约车的监管体系及监管技术应用进行分析发现，在监管数据接入程度、经营规范性审核力度、监管渠道等方面存在着问题。在技术治理视角下，我国网约车监管应以科技为手段，通过加强政企监管互动、建立平台内部监管体系、开放多主体协同监管渠道等方面，提升网约车监管效能。