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Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
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突发事件发生后,为了保障承担抢险救灾任务的一般救灾车辆在尽可能短的时间内赶赴现场,应该确立其优先通行权。在分析优先通行权概念内涵、比较应急车辆与一般救灾车辆承担的运输任务的基础上,从法律定位上明确其应享有优先通行权,并建议在相关的法律规范修订中明确承担救灾任务的一般救灾车辆应享有与应急车辆相同的优先通行权。在具体的交通组织上,提出采用警车带队编队通行的方式来实现一般救灾车辆的优先通行权。在安全保障方面,应该在相关的应急预案阶段制定一般救灾车辆操作指南,储备性能优良的一般救灾车辆,挑选受过专门训练,具有良好的业务素质、交通安全素养及身体素质的车辆驾驶人。 相似文献
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灾害的发生往往具有不确定性,容易造成意想不到的损失,对于未来灾害点的预防是很有必要的。由于各受灾点对应急资源的需求量不同,交通运输网络中的应急车辆调度能否及时对救灾也是至关重要的。对一般的应急车辆调度模型进行改进,结合实际中发生的灾害点及预测未来可能发生的灾害点,建立了以带权重响应时间成本最小和应急物资未满足量最少为目标函数的应急车辆调度模型,并提出了基于遗传算法的模型求解方法,最后通过实例计算分析验证了模型的有效性和实用性。该模型可以在灾害发生前后为应急车辆的调度提供参考。 相似文献
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