简介：应用层次分析法及引进数学的方法，根据全员的绩效实际，建立起绩效考核模型，并通过计算机数据分析，获得了积极的结果，证明该结果具有实际的操作性。

简介：目前，城轨信息化建设中存在的问题是信息系统没有构成有机整体，各系统问连通性和互操作性不强，信息资源难以共享。在分析面向服务架构（SOA）特点的基础上，提出一种基于SOA的城轨信息共享平台模型。采用层次分析法深入探讨信息共享平台模型各层的工作原理和模型实现的关键技术，并以一个服务组合实例说明信息共享平台模型的可用性、有效性、安全性。

简介：为解决地铁运营中集成度较高的综合监控系统由于数据服务模式复杂所造成的容灾能力不强的问题,设计一种综合监控系统容灾模型.在分析现有综合监控系统容灾方案的基础上,基于多代理技术,建立集中式和分布式两种综合监控系统容灾模型,提供故障检测、智能备份、灾难容错、智能恢复等功能;再用仿真实验验证其可行性,并对比分析两种容灾模型的优缺点,从而在现有环境下为集成综合监控容灾系统提供良好的解决方案.

简介：正我国铁路区间信号设计一般采用三显示或四显示闭塞自动闭塞制式,区间最小追踪间隔能到达4～8min,但实际运输组织中追踪间隔都在10min以上,根本原因是传统铁路站场咽喉设计不合理,造成列车在接车站准备停车时,提前制动减速,导致列车在区间排队"堵塞",降低了铁路全线运输效

简介：计重收费是一种最主要的货车收费形式。为了分析货车流对公路交通的影响，均衡货车交通量的时空分布，需对传统计重收费方式进行优化。分析车流结构对公路使用寿命、通行能力、交通安全的影响，建立可变附加值模型，并分别对按车型收费、轮轴收费、计重收费、可变附加值计重收费4种方式在不同车流结构或货车总质量下的100km收费额度进行对比分析。分析表明，若按车型收费，在货车总质量和流量较小的情况下适用性较好；而按可变附加值计重收费则可更加合理地反映货车对道路及交通流的影响。

简介：由于高职教育的复杂性,对高职教师胜任高职教育改革的研究还没有形成一个科学的结构模型。结合当前我国高职教育改革现状,利用自行编制的＂高职教师胜任特征调查表＂来进行调查研究,选出高职教师在高职改革中最应具备的个体胜任行为特征,提出高职教师胜任改革度的概念,构建了胜任度指标及相应权重体系,对科学评价高职教师胜任高职教育改革与发展具有重要的现实意义。

简介：扩散程度是反映老化沥青再生进程的重要指标,而扩散模型可以更加直观地对回收沥青路面材料（RAP）再生进行描述。对比分析现有用于描述沥青扩散的模型、扩散理论、扩散效果评价手段及再生剂再生效果,总结不同模型、理论、试验条件间的差异,认为应进一步寻找一种更接近实际状态的RAP老化沥青膜,并加强评价方法的可行性研究。提出可通过模拟再生RAP老化沥青膜的试验方法,运用核磁共振（HNMR）与红外（IR）相结合的手段,观察再生进程并用沥青胶体结构的电导率方法对再生效果进行表征。

简介：摘要：现行规范采用的评价方法主观影响因素较多，等级评价标准不够精确，基于可拓理论建立的路面使用性能物元评价模型，通过确定相关物元和关联函数的计算，可以得到待评价路面与各种路面使用状态的关联程度，从而较好地解决多指标的精细化评价问题。工程应用实例表明，路面使用性能的物元评价模型综合评判结论科学、可行，对于提出更加经济、合理的路面养护维修方案提供可靠的指导。

简介：基于公路运输与经济发展的适应性基本原理，采用数据包络分析法，从公路旅客承载能力、货物承载能力、需求潜力和经济支撑等四个方面对珠三角、粤东西北四大区域和广东省21个地级以上市公路运输与经济适应性进行了分析评价，并研究了当前条件下的公路运输承载能力和潜在需求及公路运输的供求平衡情况，可为广东区域及各地市公路发展提供决策参考依据。

简介：目的：有效且准确地提取肺部轮廓是自动计算心胸比例、判断心脏增大的一项很关键的步骤。胸片图像由于器官之间的灰度重叠以及病人体位的影响,肺部边缘不是很清晰,肺部区域内的灰度分布也不均匀,因此,对胸片图像肺部区域的分割具有一定的难度。本文提出一种基于改进的C-V水平集模型的肺部轮廓提取算法。方法：通过改进梯度函数及演化过程来提高算法的准确性和速度。结果：改进后的C-V水平集算法比原始算法的时间迭代次数减少1/3,时间大大缩短,演化效率提高,计算机自动分割速度加快。结论：实验表明,该算法简单高效,能提高图像分割的速度,适合应用于胸片肺部轮廓的提取,为自动计算心胸比率提供了较好的方法。

简介：实时交通流量预测是智能交通系统的核心内容，智能交通系统中多个子系统的功能实现都以其为基础。交通流具有高度非线性和不确定等特征，且与时间高度相关，可以看成是时间序列预测问题。根据交通流的这些特点，提出基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型，并以某条道路为例，通过Matlab编程实现模拟仿真。仿真结果表明，小波神经网络能够比较精确、快速地对实时交通流量进行预测，网络预测值接近期望值。