基于气象热舒适度的建筑能耗灰色神经网络预测

针对建筑能耗受局地气候多因素影响的特点,为了客观准确地对建筑能耗进行预测,本文引入了气象热舒适度来综合分析气候对建筑能耗的影响,并以该指数预测值、建筑能耗原始数据和日期类型作为输入层,进行复合灰色神经网络模型预测建筑能耗。该方法不仅克服了灰色模型和神经网络存在的预测缺陷,同时还考虑了气象因素对建筑能耗的影响。通过对北京某大厦的实例应用分析,取得了较高精度的预测结果,证实了该方法的合理可靠,为建筑能耗预测提供了新途径,其预测结果也将为大型建筑空调系统的再优化设计和改造提供参考。     

Effects of fog,driver experience and gender on driving behavior on S-curved road segments

Driving on curved roads has been recognized as a significant safety issue for many years. However, driver behavior and the interactions among variables that affect driver performance on curves is complicated and not well understood. Previous studies have investigated various factors that influence driver performance on right- or left-turn curves, but have paid little attention to the effects of foggy weather, driver experience and gender on driver performance on complex curves. A driving simulator experiment was conducted in this study to evaluate the relationships between driving behavior on a continuous S-curve and foggy weather, driver experience and gender. The process of negotiating a curve was divided into three stages consisting of a straight segment, the transition from the straight segment to the S-curve and the S-curve. The experimental results indicated that drivers tended to drive more cautiously in heavy fog, but the driving risk was still increased, especially in the transition stage from the straight segment to the S-curve. The non-professional (NP) drivers were less sensitive to the impending change in the road geometry, and less skilled in both longitudinal and lateral vehicle control than the professional drivers. The NP female drivers in particular were found to be the most vulnerable group in S-curve driving.     

全氟自交联型聚醋酸乙烯酯乳液的制备及其膜性能

以烯丙基嵌段聚醚(PAB)为反应型乳化剂,采用全氟烷基乙基丙烯酸酯单体(FEA)对其进行改性,并通过羟甲基丙烯酰胺(HMA)进行自交联,以醋酸乙烯酯(VAc)、丙烯酸丁酯(BA)、甲基丙烯酸(MAA)为主要单体,通过乳液聚合法制备了全氟自交联型聚醋酸乙烯酯乳液。同时考察了全氟单体对乳液的稳定性及涂膜的常规性能及耐水性、耐候性和耐蚀性的影响。研究结果表明,当氟单体含量为4.0%时,涂膜光泽度达84.5%,硬度2H,附着力1级,柔韧性1级,耐冲击性50cm,全氟自交联醋酸乙烯酯共聚物成膜时产生了较大取向作用,含氟基团向空气/聚合物界面伸展,对聚合物内部分子形成了很好的保护作用,故全氟自交联型聚醋酸乙烯酯膜具有良好的耐水性、耐候性和耐蚀性。     

提高雾天激光主动成像图像质量的研究

在雾天,激光主动成像系统所得图像的质量明显下降。针对所得红外图像噪声大、对比度低的特点,提出一种结合暗通道先验（Dark Channel Prior,DCP）与双边滤波（Bilateral Filter,BF）的图像处理算法。采用暗通道先验对图像进行去雾,对去雾后的图像采用双边滤波方法做进一步去噪处理,从而达到提高对比度降低噪声的目的。对不同算法处理后图像的主客观评价表明,提出的算法处理后的图像有更好的视觉效果,标准差有一倍多的提高,信息熵和信息容量有20%左右的提高。     

新余雷电天气影响系统与雷达回波产品分析

利用常规天气图资料、地面观测资料、南昌多普勒天气雷达资料和闪电定位资料,对2004—2008年新余雷电过程的气候概况、天气影响系统和雷达回波产品等进行研究分析,结果表明：（1）新余雷电具有明显月分布特征,主要集中在7—8月;雷电的日变化主要集中在13：00—20：00,17：00出现次数最多,而夜间到上午则很少出现。（2）有利于新余发生雷电的天气影响系统有：地面冷锋和西南倒槽、高空低槽和切变线、低空急流和副热带高压。（3）南昌站单站有利于产生雷电天气的物理量参数有10个,满足其中5个以上就有可能出现雷电天气。（4）雷电天气的雷达回波产品主要有：回波顶高度ET,基本反射率CR,垂直积分液态水含量VIL。（5）雷电天气预警信号的发布标准有3种：一般雷电发布雷电黄色预警信号;较强雷电发布雷电橙色预警信号;强雷电发布雷电红色预警信号。     

自动气象站风速传感器自动化检定系统研发

自动气象站风速传感器自动化检定系统由广东省大气探测技术中心自主开发研制,用于全自动检定国内现用自动气象站所配套的各型风速传感器,并兼容对常规风速仪器的自动化检定／校准。本文从其工作原理、技术架构、系统组成及程序模块组成等对该系统做了简单的介绍。     

基于复杂天气条件的车牌图像定位方法研究

针对雨天、雾霾天等复杂天气条件,提出了一种车牌定位方法.首先采用CLAHE方法进行图像增强并控制噪声放大,利用维纳滤波去除非周期噪声.通过对雨天图像频域特征进行分析,设计出一种新的利用频域掩模滤除雨水条纹的方法.最后结合边缘检测与形态学运算,提取车牌区域,并利用Radon变换进行倾斜校正.实验证明,文中提出的车牌定位算法适于复杂天气情况下车辆图像的定位,定位准确率达到96％,具有一定的实用价值.     

通用雷达杂波仿真系统的设计与实现

以雷达电子战系统仿真与评估为应用背景,基于信号级建模仿真方法和通用化、模块化设计思想,构建了适用于多种雷达电子战系统仿真应用的通用雷达杂波仿真系统,介绍了系统的设计与实现方法,给出了其中的关键仿真模型。该系统能够对固定平台和运动平台下雷达所接收的地/海杂波以及气象杂波进行信号级模拟。最后给出了仿真结果,验证了该系统的有效性。     

基于分支限界的不平衡气象数据晴雨分析

不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别分布大致平衡,并不符合天气数据实际情况。提出基于修改的代价敏感学习的方法对不平衡的天气数据进行预处理,结合天气数据自身的特点,以单位时间的降雨量为成本的值,将数据合理有效地区分为下雨与非下雨两类。进而运用基于逻辑的方法对处理完的数据进行分析,运用分支限界算法得出布尔分类器。实验结果表明此方法可行有效。该方法可进一步对布尔分类器结果进行逻辑运算,从而达到更加灵活地操作分类器的效果。     

冰雪天气下高速公路可变限速控制研究

为保障冰雪天气条件下高速公路的行车安全与通行效率,在建立安全限速模型与交通流预测模型的基础上,提出一种基于粒子群优化算法的可变限速控制策略;首先,通过分析冰雪天气下车辆制动性能和交通流演化规律,提出适用于冰雪天气条件的高速公路安全限速模型以及交通流预测模型;其次,设计了兼顾通行效率与行车安全的优化目标函数,并考虑实际行车需求给出相关约束条件;最后,基于交通流预测模型并结合粒子群优化算法对可变限速值进行求解,并通过搭建的元胞自动机交通流模型将所提出的可变限速策略的控制效果与固定限速方案和分段安全限速方案进行对比仿真实验;仿真结果表明,相比于固定限速方案,可变限速控制减少了总行程时间、总行程延误时间和车辆冲突时间;相比于分段安全限速方案,可变限速控制有效减小了管控路段内的车辆行驶速度标准差,总行程延误时间和车辆冲突暴露时间也有所降低,验证了所提出可变限速控制策略的有效性。