室内空气中颗粒状污染物的PTV测量

针对室内空气中颗粒状污染物流动特性的测量搭建了PTV测量系统,该系统由白光照明、CCD摄像头采集图像及四轨迹像点匹配算法软件构成.测量结果表明,该PTV系统具有测量室内空气中可吸入颗粒扩散与流动的速度分布、浓度分布等特性.     

布鲁姆过滤器算法在P2P系统中的应用

布鲁姆过滤器算法是一类空间效率和时间效率均较高的查询算法,被广泛地应用于各类分布式数据库及分布式网络系统中,如P2P系统.文中分析了P2P技术在互联网中的应用实例,总结了布鲁姆过滤器算法在P2P系统中的主要应用,如数据同步、资源路由、关键字检索等.     

基于AVR单片机的门禁控制器的设计与实现

介绍了一种基于ATmega16单片机控制的门禁控制系统的硬件和软件设计方法,该系统以直流电机为执行器;系统首先对光电编码器的脉冲信号进行采样,经ATmega16单片机中PID算法处理后产生PWM信号驱动直流电机,以此实现对控制门禁的开关时序和转速的调节控制:同时又有外连设备可供用户根据实际需要来改变系统参数,达到最合理配置;实验结果表明,该方法可以在生产中推广应用.     

疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急医疗物资分配问题研究

疫情爆发初期,患者易因应急医疗物资的短缺和分配不及时而产生恐慌心理.针对该问题,考虑各疫区应急物资需求优先度、应急物资的分配量及到达时间等因素,构建患者恐慌心理函数,以量化的患者恐慌心理最小和物资分配总成本最小作为优化目标,建立多周期的应急物资分配模型,并融合泛化反向学习和自适应惯性权重设计了改进的鲸鱼群优化算法,以湖北新冠肺炎疫情为例进行验证.结果表明,所提出的模型和算法能够有效地解决疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急物资分配问题,且改进的算法在局部搜索和全局搜索上具有良好的性能.     

人工神经网络用于大气环境质量评价与排序

本文应用于人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，建立了大气环境质量Ｂ－Ｐ网络评价模型，该模型应用于实例评价和环境质量排序结果与灰色综合评价法评价结果相比较，表明Ｂ－Ｐ网络法用于大气环境质量评价合理，客观，并具有可比性。     

基于蚁群算法的油田井场疏散路径研究

针对油田作业现场的人员疏散问题,通过实测得到作业人员及设备的空间分布特征,构建二维环境地图,利用蚁群算法计算作业人员的最优疏散路径,并对不同工种作业人员分类研究,划分得到井场疏散重点区域。研究结果表明,发生突发事件后,井场内作业人员的疏散时间为31.6 s,按照疏散距离由大至小分别为压裂车操作人员、储罐试油队人员、配液操作人员及其他辅助人员。为了有效提高井场作业人员的疏散效率,应确保设备间预留足够的安全距离,设备与井场边界有一定的空间,应急集中区域不被占用和遮挡。     

海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度,提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力,并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性,以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度,变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰,加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优,最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明,改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模...     

严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰风险预测

为预测严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰事故风险,基于视频轨迹数据、实测交通流数据、道路线形数据及交通事故数据,采用双变量冲突极值模型、轻量型梯度提升机,构建严重冲突场景下山区双车道公路货车跟驰事故风险实时预测(Truck Following Accident Risk Real-Time Prediction, TFARRP)模型,并利用耦合度模型分析变量耦合程度。研究显示：碰撞时间(Time to Collision)为5.418 s,后侵入时间(Post Encroachment Time)为0.512 s,这是严重冲突场景阈值;TFARRP模型准确率高达95.000%;平均车头时距(A_HD)、两车间距(T_CD)、货车平均速度(T_AS)、及货车横向偏移(T_LO)对TFARRP模型的重要度都超过了10%;当监测到A_HD<21.11 s、T_CD<35.00 m、T_AS<29.00 km/h或T_LO     

“新基建”政策下的AI开放平台价值

"新基建"政策出台的主要背景国家快速出台"新基建"政策的重要原因主要是应对疫情对经济的影响,尽管新冠肺炎在中国本土实现了控制,但在全球不断蔓延不容乐观,疫情波及的国家越来越多,美国股市出现了史无前例的短期多次熔断,全球的经济形势受到影响,世界经济组织纷纷调低经济增长预期,甚至断言全球经济将进入衰退期。     

基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析

为研究影响高速动车组正常运行的各故障因素间的因果关系,分析其耦合强度,将故障因素分为人、机、环3类,从系统角度又将机器因素分为5个子系统。人、机、环3类共识别27个故障因素;使用K2算法生成贝叶斯网络结构,引入扩展因果效应算法确定节点优先次序作为K2算法的先验知识,采用EM算法学习贝叶斯网络参数,构建基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析模型;以209个CRH详细故障报告为例,对故障因素的故障发生概率进行排序并分析因素间的影响强度和灵敏度。结果表明:牵引供电系统故障发生概率较高;车门系统故障、牵引变流器故障易由内部零件故障引起,外界异物击打对受电弓影响较大;人、环因素更易引起多故障耦合;环境因素对牵引供电系统表现出较高的灵敏度。贝叶斯网络在分析高速动车组运营系统故障问题上具有可行性,分析结果有助于提升运营单位的管控能力。