实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

外墙面防水工程的质量控制与措施

本文通过结合工程实践经验,分析了外墙面防水工程施工质量存在的问题;并提出了相应的控制方法与防止措施。     

原有建筑外墙饰面存在问题及改造措施探析

我国原有建筑外墙饰面大多采用外墙面砖等硬质材料,仅有一小部分采用外墙涂料,且绝大部分均未采取外墙保温措施。本文在分析了原有建筑外墙饰面存在问题后,提出了对外墙饰面的改造措施及补做外墙外保温的具体做法。     

利用神经网络进行近似分析的结构优化设计

利用人工神经的高度进行和非线性映射的功能,提出了用多层BP网络描述任一弹性结构的应力、位移等量和结构设计变量之间的映射关系,建立了基于人工神经网络的结构全局近似分析方法,利用复合形优化思想对BP网络进行设计和学习,建立结构近似分析的神经网络模型,桁架算例分析表明,利用神经网络进行近拟分析的结构优化人有较高的设计精度和适应性。     

突出学生主体地位 提高职高语文教学效率

职业高中学生的基础普遍较差，学习目的不甚明确，而且有重专业课轻 文化课的倾向，加至教师的教学观与教学方法相对滞后，语文教学现状不尽如人 意，前景不容乐观。解决这一矛盾的前提是改变教师的学生观与教学现，突出学生 的主体地位，让学生主动参与学习，成为创新的主体。本文从两大方面着手作了一 些探讨：一、讲究提问、讨论、活动等教学方法，优化课堂结构，激发学习兴趣， 提高课堂效率，培养创新精神；二、宏扬人文精神，关注学生生活，以人为本，以 情动人，以心写文，使作文教学渐入佳境，真正实现教育本体功能的回归。     

班干部制度建设与自豪集体的形成

怎样才能形成一个富有凝聚力的自豪班集体?关键在于班干部队伍建设。本文结合自己的班主任工作实践,从三个方面阐述了如何通过班干部轮换制形成班级自豪集体及其意义。     

基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型

针对城市新区背景下传统交通生成预测方法的不足,以城市人口-土地利用-交通需求相关关系为机理,建立了基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型.苏州新区应用实例表明:对不同用地类型所引起的不同目的的出行,分别建立出行产生和吸引预测模型,能够使交通需求与新区土地利用特性直接相关;通过确定回程出行比例的方法,实现了新区内部交通小区出行产生和吸引量的平衡;通过引入区位势因子,进一步反映出新区内部不同交通小区由于土地利用强度和交通可达性的不同所引起的交通需求差异.     

环保型高磷焊料技术的研究与应用

高磷焊料技术先进,易焊性能好,在国内属于领先水平。生产工艺可靠,焊料的化学成分稳定、均匀,其环保的各项指标远低于国家标准。高磷焊料可在生产热交换器的铜管焊接中普遍使用。     

浅谈高层建筑物变形观测

随着建筑技术的发展、城市用地的紧缺,高层建筑物越来越多,为了监视建筑物在施工的过程和使用中的安全,需在施工过程及使用过程中对其进行变形观测。     

多目标演化算法在公交车辆发车间隔优化中的应用

为了使公交车辆的发车间隔得到优化,根据客流量的变化,建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆发车间隔优化模型,并采用一种多目标演化算法(MOPEA)来求解模型.该算法通过粒子系统从非平衡状态达到平衡状态的理论来定义Rank函数,从而使得所有个体在每次迭代过程中均能参与杂交、变异等演化操作,最终求得发车间隔的全局最优解,从而避免传统演化算法中出现的陷入问题的局部解的现象.同时,保留了目标函数的多样性,使相向的多目标优化问题得到了一个折中的最优解,即Pareto最优解.最后通过实例验证了该算法比传统演化算法更具优越性.