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公共交通特性分析与发展对策研究 总被引:1,自引:0,他引:1
优先发展公共交通是全世界公认的一种解决大城市交通问题的基本途径.主要从线网布局、公交车拥有量、公交客运量、公交出行者特性、公交客流空间布局等各方面对西安市目前公共交通特性进行了研究分析,在此基础上剖析了西安公共交通存在的主要问题,结合西安市城市总体规划和发展趋势对西安公共交通面临的压力进行了估计,进而确立了西安公共交通“在不断完善常规地面公交的基础上,积极发展轨道交通”的战略方向,逐步构筑一个“以轨道交通为骨架,快速公交和常规公交为主体,出租车为辅助补充,干支结合,城乡一体化发展”的城市公共交通体系. 相似文献
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开关磁阻电机由于其具有结构简单、可靠性高、调速范围宽等优点,在多种场合如新能源汽车以及家用电器等领域内得到应用和发展。本文以直驱型宽转速调速的多功能食品料理机为研究对象,结合开关磁阻电机特性及机械运动方程,建立系统仿真模型,利用自抗扰控制设计了开关磁阻电机宽转速稳定的调速系统,验证自抗扰系统能更好地抑制外部负载变化引起的扰动影响,并且具有更好的动态响应及稳态性能。最后对一台四相8/6开关磁阻电机进行实验,结果表明自抗扰控制可以有效控制电机的转速和转矩,在宽转速范围变工况条件具有优良控制性能。 相似文献
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针对基于整流桥交流供电的小惯量开关磁电机驱动系统,为了避免开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)再生制动运行时能量回馈对母线器件的冲击,本文采用了一种SRM绕组能耗制动方法,将制动产生的能量消耗在电机定子绕组上,通过对SR电机绕组能耗制动深入分析和仿真计算,提出了一种开关磁阻电机绕组两相直通绕组能耗制动控制方法,无需专门制动电阻泄放回路,在保证安全快速制动的前提下,简化了驱动系统的结构。以一台基于整流桥供电的四相8/6开关磁阻电机为应用对象,阐述所提方法的具体实施办法。研究结果表明该方法既可以产生必要的制动转矩,又可以避免制动能量回馈对母线电子元器件的冲击,提高了制动过程的可靠性和安全性。 相似文献
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The determination of Luzhou-flavor liquor ages is carried out by three-dimensional fluorescence spectroscopy combined with non-negative matrix factorization (NMF). 37 samples of aged liquors with weighted ages of 15, 20 and 25 years were prepared by blending three Luzhou-flavor original base liquors with storage ages of 10, 20 and 30 years in different proportions. The fluorescence spectra of the samples were measured, and then factorized into basis matrix and coefficients matrix by multiplicative iterative NMF. The fluorescence spectra, reconstructed from the basis matrix, are similar to the original spectra. The coefficients matrix is taken as the input of support vector machine (SVM) to establish a prediction model for the determination of liquor ages. Compared with the principal component analysis, the prediction model based on SVM has a predicted accuracy better than 91.7%. This method can provide helps for the market supervision on the aged liquors. 相似文献
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股票自动交易系统属于典型的复杂系统,其成功的关键是如何对股价进行有效的预测与决策.股价受多种信息的影响,但传统的自动交易模型多建立在历史交易数据的基础上.针对上述问题,本文综合利用新闻文本数据与股价技术指标数据,基于人工神经网络(Artificial neural netuorks,ANN)方法设计了一种多源数据驱动的股票自动交易决策模型.本文首先分析了各类财经新闻的特点及其对股价的影响,然后设计了相应模板抽取了中文文本中的财经新闻事件;在此基础上,设计了历史股价和新闻事件数据共同驱动的ANN-News模型,并利用实际数据验证了模型的有效性.实验发现,ANN-News模型比传统的机器学习类模型股价预测准确率提升约4%,收益率提升约7%. 相似文献
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