城乡客运一体化网络结构研究——以宁波奉化为例

奉化区作为宁波主城区的重要组成部分,需完善城乡客运交通系统,进一步融入宁波主城区并促进协同发展.该文以宁波奉化为案例,聚焦城乡客运结构现状发展现状,结合城乡客运发展趋势,研究区域城乡客运一体化网络结构并设计顶层控制指标,为支持公交优先发展、鼓励公交出行提供支撑和依据.     

基于云服务的煤矿水害监测大数据智能预警平台构建

针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板"下三带"理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以"下三带"理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。     

一种用于星载SAR天线的转动控制技术

针对星载合成孔径雷达（SAR）天线要求在超低转速下平稳转动，同时满足小型化轻量化的要求，本文提出一种基于微步距模式的天线转动控制技术，该技术使用两个带PWM电路的全桥驱动器通过微步距方式驱动步进电机。在给出系统架构、微步距控制原理后，进一步提出可靠性设计的具体措施。经测试和环境试验验证，该技术对同类应用具有一定的参考价值。     

一种飞行控制计算机高精度A/D采集单元设计与研究

飞行控制计算机的关键数据就是模拟信号,因此对模拟信号的采集精度直接影响着无人机在整个飞行过程中的状态。针对于此专门设计出了一种可以抑制外界干扰的A/D转换单元,以此来满足飞行控制计算机对其需要数据的采集要求。文章则着重讲述了对飞行控制计算机高精度A/D采集单元的设计与研究。     

矿产资源储量估算中工程控制程度划分的探究

矿产资源开采是一项复杂工作,在具体开采过程中,要对矿产资源储量估算中控制程度划分内容进行深入分析,从而为矿产资源开采工作顺利开展提供支持,完成相应开采工作,为人们提供丰富能源,满足人们应用需求。     

基于声源定位的高校在线巡课系统设计与研究

随着网络建设以及信息化教学方法在高校教学过程中的应用普及,越来越多的高校使用在线巡课系统对教师的教学过程进行跟踪和管理,以便发现课堂教学中的亮点、问题和不足。文章提出的在线巡课系统,基于声源定位的技术,对传统的在线巡课系统做出了改进,解决了已有巡课系统中“只闻其声,不见其人”的问题,能够更直观地跟踪到教师的教学过程,包括教学行为以及师生互动过程,有效提升教务人员巡课效果和体验感受。     

玉水水库工程设置灌溉运行控制水位的合理性分析

泸州市纳溪区玉水水库规划灌区为中型规模,为满足灌区内高程300m以下耕园地自流灌溉的要求,在工程设计中设置了灌溉运行控制水位。从玉水水库的项目建设条件、规划设计过程出发,基于水库优化调度思想,探讨灌溉运行控制水位的概念、运用原理及过程,并通过设计方案的综合比选,论证玉水水库设置灌溉运行控制水位的经济合理性。     

基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。     

药品生产控制中的工序能力分析

现代社会发展过程中,随着我国科学技术水平的不断提高,国民经济得到积极发展,同时医疗行业高速进步,总体医疗水平也得到很大提升。人们在该发展背景下,对自身的生活质量也提出了较高要求,对医疗工作也更加重视。特别是对于药品的安全性,成为人们广泛关注的焦点,所以,药品生产过程的检查工作十分重要。在文章中,对药品生产控制中的工序能力做出分析,旨在为相关人员的工作实施提出有价值的参考意见。