车舱通透性对私家车乘客污染暴露的影响

针对车内乘客面临交通空气污染暴露风险存在不确定性的问题,以东风本田思域轿车为实验用车,选取福州市三环快速路福建农林大学金山校区至浦上大桥路段,利用微型环境检测仪收集车辆行驶中车内PM2.5、PM1.0、黑碳(Black Carbon, BC)等空气颗粒物的质量浓度,运用统计分析方法,探讨不同车窗开关方式下车内颗粒物浓度分布特征以及其受交通时段、车道等变化的影响,并揭示了车速、温度和相对湿度对车内颗粒物浓度变化的影响。实验结果表明：关窗能显著降低车内颗粒物浓度,特别是在07:00-09:00和17:00-19:00交通高峰时段,中间车道车内颗粒物浓度最低,温度和相对湿度是影响车内颗粒物浓度的主要因素。     

《生物统计及应用》教学方法、手段的改革与探索

<生物统计及应用>课程是北京联合大学生物技术及食品质量与安全专业的专业必修课,由于其具有较强的理论性和实践性,是教学难度较大的一门课.为适应北京联合大学人才培养目标,改进教学效果,从教学内容、教学方法、教学过程及考核方式等方面进行了一些改革的尝试,其特点是将理论知识讲授与专业软件应用有机地结合起来.     

微弱气体浓度检测的弛豫平滑处理算法

研究了气体分子碰撞能量转移模型和弛豫声衰减理论。分析了混合气体中某些成分的浓度低于0.01%时,分子复合弛豫声衰减系数与气体浓度的模型变为崎岖不平的原因。利用信号处理中的滤波方法,使用平滑窗处理弛豫声衰减结果,改善了弛豫声衰减理论。得到了检测三元混合气体中微弱气体浓度的算法,检测浓度达到0.001%。设计了3种不同权重的平滑窗,均可降低由微弱浓度引起的检测误差扩大,其仿真结果一致证明弛豫平滑处理算法的合理性。     

基于校园网的流媒体点播与直播系统的设计与实现

构造方便实用的流媒体应用支撑平台,是推进学校教育信息化的重要一环。现对微软公司最新的流媒体开发平台Windows Media 9系列SDK进行深入地剖析。在此基础上,开发了一个实验性的校园网流媒体点播与直播系统CNSMS。整个系统包括重新设计的编码器,NET环境下的流媒体服务器管理程序以及利用ASP与SQLServer 2000开发的Web访问界面。     

基于遗传算法的Parzen窗离散化方法

为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题,将Parzen窗方法和遗传算法相结合,提出了一种全新的属性离散化方法。该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类,然后结合粗糙集理论的一致性要求和Parzen窗所反映的离散结果稳定性指标定义遗传算法的适值函数。仿真结果表明:使用该方法得到的离散结果能得到较少个断点,并且保持数据原有的分类能力。     

基于WIMAX网络的IEEE802.16e PSC TypeⅡ休眠机制

针对宽带移动通信中移动站短时间休眠带来的能量效率下降问题,研究IEEE 802.16e休眠模式的节能机制.为了保证实时性的同时降低能量消耗,提出一种动态调整时间门限的方案,通过设立动态检测时间并启发式调整休眠时间建立的休眠模式的马尔可夫链分析模型,分析该方案对能量效率和数据包延时的影响.通过NS2仿真验证所提动态算法比标准中的能量效率获得明显提高.     

计算机教学实验网络的设计与操作

建立了一个“计算机网络”课程的教学实验网．该网络可适用于ＮｏｖｅｌＮｅｔ－Ｗａｒｅ,ＷｉｎｄｏｗｓＮＴＮｅｔｗｏｒｋｓ及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的教学实验,同时还可用于其它计算机课程的上机实验     

PowerBuilder应用程序开发技术

给出了用PowerBuilder开发机房自动监控系统的系统结构、功能模块、库设计以及满足客户特殊要求的开发技巧     

Combination of Forecasts across Estimation Windows: An Application to Air Travel Demand

This paper applies combining forecasts of air travel demand generated from the same model but over different estimation windows. The combination approach used resorts to Pesaran and Pick (Journal of Business Economics and Statistics 2011; 29 : 307–318), but the empirical application is extended in several ways. The forecasts are based on a seasonal Box–Jenkins model (SARIMA), which is adequate to forecast monthly air travel demand with distinct seasonal patterns at the largest German airport: Frankfurt am Main. Furthermore, forecasts with forecast horizons from 1 to 12 months ahead, which are based on different average estimation windows, expanding windows and single rolling windows, are compared with baseline forecasts based on an expanding window of the observations after a structural break. The forecast exercise shows that the average window forecasts mostly outperform the alternative single window forecasts. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

有时间窗车辆调度问题优化研究

电子商务物流企业将面临的是多批次、小批量、时间要求高、需求个性化的现代化市场.此时,配送车辆类型的选择、运输时间考虑、人员和车辆日常使用费用和加班费用、配送成本与配送线路选择,这些与传统的车辆调度有很大的差别,而且关系复杂、难以精确估算.因此,考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将传统车辆调度模型进行修改,为降低配送成本,将目标函数改为基于费用最小,即考虑到正常和加班的车辆行驶费用、车辆等待费用和人员费用等,同时,为提高配送服务质量和提高市场竞争力,将时间窗设为硬时间窗.由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解.