基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

高低温环境航天机构力矩特性测试平台研制

为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃～100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0～50 N·m,力矩检测精度≤0.5％FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

不饱和类卡宾H_2C＝CNaX(X=F,Cl,Br)的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-311+G(d,p)水平上研究了不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)的结构.结果表明,不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)各有2种平衡构型,其中具有三元环结构的构型能量低,是其存在的主要构型.预言了最稳定构型的振动频率和红外强度.计算得到了最稳定构型分子内氢迁移反应的过渡态.讨论了卤原子对不饱和类卡宾H2C=CNa X的影响.     

一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

(2+1)维KD方程组的一类非亚纯行波解

通过行波变换将(2+1)维KD方程组转变为复域中的常微分方程,给出复合的(2+1)维KD方程组2(wk-3l2+3ak2 C1)u=2k4 u″-k2 a2 u3+(6k2b-3kal)u2+C2,v=lku+C1的一类非亚纯解的结构.     

后方交会技术在实际工作中的应用

本文分析了采用正弦定理解算三角形时出现无解和两解的情况,并从现场实际情况得出结论,凡是现场构成三角形的情况,采用正弦定理解算,除非测量数据有误,都会有解,不会出现无解的情况。对边角后方交会出现无解和多解的情况进行了分析,提出了解决问题的办法。