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        北京交通大學(xué)專利技術(shù)

        北京交通大學(xué)共有11682項(xiàng)專利

        • 本公開提供了基于道路阻抗與主成分分析的概率交通流預(yù)測方法。該方法包括獲取待預(yù)測區(qū)域的交通流歷史數(shù)據(jù)、路網(wǎng)圖以及道路特征數(shù)據(jù);基于交通流歷史數(shù)據(jù)和道路特征數(shù)據(jù)來計算歷史道路阻抗;基于路網(wǎng)圖和歷史道路阻抗來生成動態(tài)阻抗圖;將交通流歷史數(shù)據(jù)與...
        • 本發(fā)明公開了屬于新能源發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域的一種可調(diào)度大規(guī)模新能源直流發(fā)電系統(tǒng)。包括:集成儲能FLCC,用于對送端新能源場站進(jìn)行儲能,將交流電整流為直流電;輸電線路,用于連接集成儲能FLCC與半橋MMC并聯(lián)系統(tǒng);半橋MMC并聯(lián)系統(tǒng),用于將集成儲...
        • 本發(fā)明提供一種吊掛式低速磁浮的客貨混編列車運(yùn)行圖優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于列車運(yùn)行優(yōu)化控制技術(shù)領(lǐng)域,獲取磁浮列車的線路數(shù)據(jù)、列車參數(shù)數(shù)據(jù)以及客貨需求數(shù)據(jù);利用列車時刻表優(yōu)化模型對獲取的磁浮列車的線路數(shù)據(jù)、列車參數(shù)數(shù)據(jù)以及客貨需求數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,...
        • 本發(fā)明提供了一種基于模型參考自適應(yīng)抗擾的列車虛擬編組運(yùn)行控制方法。該方法包括:構(gòu)建列車的基于速度—位置—加速度的三階列車動力學(xué)模型;基于三階縱向動力學(xué)模型構(gòu)建狀態(tài)空間模型,進(jìn)而設(shè)計自適應(yīng)控制器,利用穩(wěn)定性理論驗(yàn)證自適應(yīng)控制器能實(shí)現(xiàn)間距誤...
        • 本發(fā)明公開了屬于交通路網(wǎng)交通流分析與處理技術(shù)領(lǐng)域的一種基于圖嵌入編碼的路網(wǎng)交通狀態(tài)生成方法。包括:利用GraphSAGE捕捉路網(wǎng)空間信息特征,通過自注意力機(jī)制獲取時間序列特征,構(gòu)建基于時空信息聚合的路網(wǎng)嵌入表示學(xué)習(xí)模型;構(gòu)建圖嵌入編碼的...
        • 本發(fā)明公開了屬于交通運(yùn)輸與人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一種基于語義表示的交通系統(tǒng)邏輯推理方法,包括:采集交通場景和交通主體的狀態(tài)信息,識別交通主體類別、屬性及主體間的關(guān)系標(biāo)簽;建立基于邏輯語言與本體理論的交通語義知識模型,對交通主體、屬性及關(guān)系進(jìn)...
        • 本申請公開一種自主運(yùn)行下虛擬編組的重載列車運(yùn)行圖調(diào)整方法,涉及重載列車運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:構(gòu)建虛擬編組的重載列車運(yùn)行圖調(diào)整模型;將重載列車運(yùn)行圖調(diào)整模型轉(zhuǎn)化到強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架下,并利用結(jié)合知識引導(dǎo)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對重載列車運(yùn)行圖調(diào)整模...
        • 本發(fā)明公開了一種提高城市電網(wǎng)韌性的生命線差異化規(guī)劃方法,屬于電網(wǎng)規(guī)劃方法技術(shù)領(lǐng)域。提高城市電網(wǎng)韌性的生命線差異化規(guī)劃方法,包括:構(gòu)建局部電網(wǎng)極限生存能力量化指標(biāo),量化極端故障場景下不同重要等級負(fù)荷的供電保障水平;基于改進(jìn)的商品流模型,建...
        • 本發(fā)明涉及了一種基于光纖數(shù)值模式分解方法的高精度三維位移傳感技術(shù),屬于光纖通信、信號處理領(lǐng)域。一種基于光纖數(shù)值模式分解方法的高精度三維位移傳感技術(shù),具體方法為:激勵光(1)經(jīng)自由空間三維位移再耦合進(jìn)由電機(jī)(2)控制的被激勵光纖(3)中,...
        • 本發(fā)明提出了一種基于計算機(jī)視覺的橋梁結(jié)構(gòu)振動長期監(jiān)測算法及系統(tǒng),涉及梁監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有技術(shù)中缺乏一種高精度、強(qiáng)魯棒性、具備遮擋自恢復(fù)能力的基于視覺的橋梁監(jiān)測算法。本發(fā)明采用計算匹配點(diǎn)置信度,剔除置信度分?jǐn)?shù)低的匹配點(diǎn);計算橋梁在多個...
        • 本申請?zhí)峁┝艘环N多域特征融合的軌道病害識別方法,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,采集軌道正常狀態(tài)下及多種病害狀態(tài)下的振動加速度信號,并且對采集振動加速度信號進(jìn)行多域基礎(chǔ)特征提取,以及對提取的多域基礎(chǔ)特征進(jìn)行特征編碼,得到軌道病害檢測數(shù)據(jù)集;將所述...
        • 本發(fā)明公開了一種面向通感融合的光電混合儲備池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解調(diào)方法,屬于光纖通信、光纖傳感、信號處理領(lǐng)域。本發(fā)明結(jié)合光學(xué)儲備池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字信號處理,提出一種用于光纖通感一體化系統(tǒng)信號解調(diào)的光電混合架構(gòu),在同一芯片可同時實(shí)現(xiàn)通信信道均衡和感知...
        • 本公開提供了基于雙重殘差強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交通信號相位與時長協(xié)同控制方法。該方法包括獲取交叉路口的包括當(dāng)前信號相位、各進(jìn)口車道車輛數(shù)和各車道段車輛數(shù)的交通狀態(tài)向量;由基礎(chǔ)相位模塊與基礎(chǔ)時長模塊基于交通狀態(tài)向量分別生成初始相位動作價值向量和初始時...
        • 本發(fā)明涉及機(jī)械設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于動態(tài)感知敏銳性評估的增量式裝備健康評估方法,核心為構(gòu)建動態(tài)感知敏銳性評估感知域拓展框架,該框架通過集成多維度并行注意力機(jī)制和動態(tài)感知敏銳性評估機(jī)制,分別構(gòu)建表征學(xué)習(xí)與評估子網(wǎng)絡(luò)以及感知...
        • 一種基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global?Navigation?Satellite?System,GNSS)的列車定位系統(tǒng)(簡稱“GNSS列車定位系統(tǒng)”)安全性評估方法,旨在提升基于GNSS列車定位的列車運(yùn)行控制系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的運(yùn)行安全...
        • 本發(fā)明提供一種鐵路應(yīng)力放散集群作業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)及機(jī)器人集群作業(yè)方法,屬于鐵路應(yīng)力放散工務(wù)養(yǎng)護(hù)作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明使用機(jī)器人載運(yùn)平臺統(tǒng)一儲放和載運(yùn)集群作業(yè)機(jī)器人到達(dá)任務(wù)現(xiàn)場并進(jìn)行快速部署,確保了集群機(jī)器人在作業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用的便捷性與高效性。通過...
        • 本技術(shù)公開了一種光伏瓦模塊,涉及光伏建筑技術(shù)領(lǐng)域,包括瓦片單元和光伏電池片單元,所述光伏電池片單元安裝在瓦片單元的頂部;所述瓦片單元包括瓦片和依次橫向嵌裝在瓦片頂部的多個凹槽滑軌,所述瓦片的相對兩側(cè)設(shè)置第一搭接結(jié)構(gòu),所述瓦片另外的相對兩...
        • 本發(fā)明公開了一種基于電化學(xué)簡化模型的鋰離子電池析鋰量化分級評估方法,利用簡化電化學(xué)?析鋰模型仿真電池在不同溫度和工況下的電壓曲線,確定電池的析鋰情況和析鋰觸發(fā)電流邊界值;計算電池的可逆析鋰量、不可逆析鋰量及總析鋰量;將確定的析鋰觸發(fā)電流...
        • 本發(fā)明公開了一種面向嵌巖樁下伏異形采空區(qū)穩(wěn)定性判別方法與系統(tǒng),屬于巖土工程與地下空間工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先通過地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)精確構(gòu)建異形采空區(qū)頂板的不規(guī)則幾何模型,進(jìn)而計算樁端至采空區(qū)頂板的安全距離。核心在于綜合考慮樁端荷載與上覆土體荷...
        • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)目標(biāo)選擇的節(jié)點(diǎn)注入攻擊方法,包括以下步驟:S1:目標(biāo)節(jié)點(diǎn)選擇:基于不確定性與拓?fù)渲行男杂嬎愎?jié)點(diǎn)的綜合評分,動態(tài)選擇當(dāng)前攻擊輪次的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)集合;S2:特征生成:利用自適應(yīng)特征生成器生成與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)分布相似并且具有較強(qiáng)...