基于MIMIC与机器学习的出租车驾驶员交通事故诱因分析

通过调查问卷收集2391名出租车驾驶员个体属性、身体疲劳感知、工作压力、风险驾驶行为和交通事故经历的相关信息。运用多指标多原因（MIMIC）模型进行路径分析,探究身体疲劳感知、风险驾驶行为对交通事故的诱发效应,验证性别、年龄、工作压力的原因变量对身体疲劳感知、分心驾驶行为的影响作用。选取逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林4种机器学习算法对出租车事故进行预测。结果表明：身体疲劳感知、过失性驾驶行为、激进性驾驶行为与分心驾驶行为的提高能够导致事故率的提高,性别、年龄、工作压力会对身体疲劳感知与分心驾驶行为的频次产生影响。基于机器学习的事故预测模型效果极佳,其中随机森林的预测效果最好,使用单一特征变量“风险驾驶行为”、“分心驾驶行为”、“身体疲劳感知”的预测精度尚可接受。当引入“工作压力”、“年龄”、“性别”的个人属性指标时,预测精度进一步提高。     

基于ROLAP层次维计算技术的研究

在研究BUC算法的基础上探讨了维层次数据的计算方法,提出一种改进的雏层次计算方法,减小其排序开销,加快计算速度,从而提高聚集查询处理的性能.     

游泳池挡土墙计算简图及简化计算

以游泳池的钢筋混凝土挡土墙工程为实例,从土压力理论的基本假定和适用条件出发,对游泳池钢筋混凝土外挡土墙和排风井档土墙提出了新的计算简图以及弹性理论双向板的计算方法。     

浸渍法制备活性炭非织造布的工艺研究

以涤纶短纤维为原料,制成面密度为85 g/m2的疏松针刺纤网;然后分别采用聚乙烯醇、丙烯酸树脂和聚醋酸乙烯酯3种黏合剂,并通过浸渍法将活性炭粉末均匀黏附在纤网上,形成3种活性炭非织造布;研究黏合剂质量分数、浴比(即活性炭粉末与浸渍液质量比)、烘焙温度对活性炭非织造布的载炭量和拉伸性能的影响,比较3种活性炭非织造布的载炭量与拉伸性能。结果表明:浴比对活性炭非织造布的载炭量的影响程度最大,其次是黏合剂质量分数,烘焙温度则无影响;烘焙温度对活性炭非织造布的拉伸性能的影响与所用黏合剂的热学性质有关;黏合剂质量分数上升,3种活性炭非织造布的拉伸强力均提高;以聚醋酸乙烯酯做黏合剂时,由于它在水中的分散性不佳,造成活性炭非织造布的拉伸强力不高;选用聚乙烯醇做黏合剂时,由于其成膜性好,使得活性炭非织造布的纵横向拉伸强力接近。     

CVC针织物一浴法染色工艺研究

文章采用分散/活性染料对CVC针织物进行一浴法染色,分别进行了蓝、红、黄单色实验及珊瑚红,卡其,灰色追色实验,通过对染色织物各项牢度性能的测试,其指标均达到或超过企业生产实际要求。