OD

摘要： 本文主要通过相同的制糖工艺产出的小麦糖浆和玉米糖浆,分别作为赖氨酸发酵的碳源,在500 m^(3)发酵罐中同等条件下进行发酵培养。通过试验对比不同糖浆对发酵过程中OD和产酸的影响,确定了小麦糖浆与玉米糖浆在产酸上的差异,为赖氨酸发酵项目设计提供参考。

摘要： 近年来,随着国家对基础设施投资力度的不断加大,我国高速公路市场发展十分迅猛。交通量预测是高速公路项目工程可行性研究的关键环节,预测的准确性直接影响了项目的最终决策。本文以山东省泰安至东平高速公路为例,在充分考虑高速公路公路、国省道、诱增、港口转移交通量因素基础上,建立不同的预测模型,从而更加全面、准确的预测本项目的交通量,为其他高速公路工程提供借鉴。

摘要： 近年来,随着国家对基础设施投资力度的不断加大,我国高速公路市场发展十分迅猛.交通量预测是高速公路项目工程可行性研究的关键环节,预测的准确性直接影响了项目的最终决策.本文以山东省泰安至东平高速公路为例,在充分考虑高速公路公路、国省道、诱增、港口转移交通量因素基础上,建立不同的预测模型,从而更加全面、准确的预测本项目的交通量,为其他高速公路工程提供借鉴.

摘要： 为了提高L-赖氨酸发酵产量和降低成本,本文主要通过优化L-赖氨酸发酵培养基,分别用玉米浆、菌体蛋白水解液、菌体蛋白水解液和玉米浆混配、豆粕水解液、多肽粉作为有机氮源培养基,5L发酵罐中进行发酵培养.通过试验对比不同有机氮源对发酵过程中OD和产酸的影响,确定了菌体蛋白水解液和玉米浆混合使用作为有机氮源的发酵工艺,为大生产赖氨酸发酵提供参考.

摘要： 枯草芽孢杆菌是一种可产生抗逆内生孢子的杆状细菌,在自然界广泛存在.它可改善动物肠道菌群、提高消化酶活性,被越来越多地研制成饲用微生态制剂.枯草芽孢杆菌是应用最广泛的产酶微生物,其可以用于生产淀粉酶、蛋白酶、葡聚糖酶、5'-核苷酸酶、碱性磷酸酶等.枯草芽孢杆菌的培养有固体培养和液体深层培养等方式,各具特点.目前生物发酵生产的主要方式是机械化程度较高的液体深层发酵培养.对枯草芽孢杆菌液态培养的过程进行了跟踪研究.

摘要： 请看下面一个例题:如图1,已知A B、A C为■O的两条弦,点D、点E分别为劣AB和劣AC的中点,连接DE,分别交A B、A C于点M、N,求证:ΔAMN为等腰三角形.为方便起见,下面先证一个垂径定理的逆定理(以下简称“逆定理”):如图2,已知为■O的一条弦,点D为劣AB的中点,连接OD,则OD丄AB.

摘要： 亮度均匀性是LED背光的LCD液晶电视产品经常面对的问题,也是用户比较关注的问题之一,本文结合实际工作介绍了一种改善亮度均匀性的LCD液晶电视背光设计方案及各个部分的作用,其中主要的特点在于异形灯条的设计.

摘要： 中考题都是经过命题老师的深思熟虑后的数学结晶,有着良好的探索性,规律性,变式性,拓展性,下面就结合2018年四川自贡市第25题,谈谈它的解答与变式.1原题呈现题目(2018年自贡)如图,已知∠AOB=60°,在∠AOB的平分线OM上有一点C,将一个120°角的顶点与点C重合.

摘要： 【英国《国际核工程》网站2019年3月28日报道】俄罗斯核燃料产供集团(TVEL)总裁纳塔莉娅·尼基比洛娃2019年3月25日表示,准备于今年夏天在西伯利亚化学联合体(SCC)启动BREST-OD-300反应堆的建设。西伯利亚化学联合体位于托木斯克地区的谢韦尔斯克(Seversk)。

摘要： 【英国《国际核工程》网站2019年1月7日报道】俄罗斯国家专家审查委员会(Glavgosexpertiza)近日批准BREST-OD-300铅冷实验快堆设计。BREST铅冷快堆研发是俄罗斯国家原子能集团公司(Rosatom)旨在实现闭式核燃料循环的''突破''计划的重要组成部分。根据''突破''计划,俄原集团将在位于谢韦尔斯克(Seversk)的西伯利亚化学联合体(SCC)建设一个中间示范电力综合体(PDPC).

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本发明提出了一种交通流推测OD位置及OD矩阵的方法，包括如下步骤：获取历史交通流量：选定一组由N个十字路口组成的公路网，获取24小时内该公路网的历史交通流量数据S；聚类分析：以24小时内该公路网的历史交通流量数据S为基础，每个路段的交通流量数据构成一个特征数据组，对特征数据组进行聚类分析；设置OD点；推定OD矩阵。本发明避免了工作流程上的繁琐，具有便捷性，灵活性和准确性，实时模拟不同时段下的道路情况，可用于交通仿真、出行分析等系统，能有效避免交通拥堵等问题。

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本发明提出了一种交通流推测OD位置及OD矩阵的方法，包括如下步骤：获取历史交通流量：选定一组由N个十字路口组成的公路网，获取24小时内该公路网的历史交通流量数据S；聚类分析：以24小时内该公路网的历史交通流量数据S为基础，每个路段的交通流量数据构成一个特征数据组，对特征数据组进行聚类分析；设置OD点；推定OD矩阵。本发明避免了工作流程上的繁琐，具有便捷性，灵活性和准确性，实时模拟不同时段下的道路情况，可用于交通仿真、出行分析等系统，能有效避免交通拥堵等问题。

摘要： 本发明公开了一种双层深度学习模型反推OD矩阵的方法、装置以及存储介质，其中该方法包括：自动划分OD节点，初始化OD参数矩阵，采用模拟器并行提取模拟OD节点间路段总流量，模拟OD节点历史属性序列的方法；利用下层分配概率预测模型抽取图结构历史融合表征，对初始OD参数矩阵进行自相关提取的特征；并融合以上特征预测流量分配概率矩阵的方法；采用并行模拟和经验池存储模拟数据训练下层分配概率预测模型，待收敛后将其固定，利用真实OD节点历史属性序列，真实OD节点间路段总流量，修正上层OD参数矩阵的方法；迭代上下层训练至OD矩阵参数收敛即为反推OD矩阵。该方法构建深度学习模型，融合交通时空信息，有效提升了反推OD矩阵的准确性。

摘要： 本发明提供了一种从轨迹数据中提取城市内货车出行OD的方法。该方法包括：确定城市内货车的速度阈值，根据所述速度阈值从货车轨迹中识别停车点；按照停车时间升序对货车的停车点进行排序，通过绘制停车时间的洛伦兹曲线确定多级时间阈值；根据所述多级时间阈值度量货车单次出行路径的迂回程度，从货车停车点中提取出潜在的出行OD点；剔除潜在出行OD点中的临时停车点，提取出货车真实的出行OD点。本发明提出了一种货车出行OD点动态识别方法，可适用于全国范围内的所有城市。方法可迁移性强，复杂度低且易于实现。

摘要： 本申请涉及基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统，包括：对手机信令数据进行预处理；根据预处理后的手机信令数据，结合移动基站网络分布的空间地理位置数据，得到用户的移动、停留的时间空间特征数据；利用所述用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的出行情况；以及，根据所述出行情况确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据；本申请具有通过信令数据与运营商基站位置信息的关联与匹配，将用户发生信令事件时刻的位置空间化、定量化，从而获取其具有时序特征的空间轨迹信息，从而使得交通客流统计更加准确的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于公交车刷卡与客流OD数据的算法，将初始刷卡数据扩样至完整客流数据，并基于该扩样逻辑完成对于客流OD数据的扩样；该扩样逻辑由两个扩样系数组成，分别由匹配到上车站点的刷卡数据、所有刷卡数据与固定客流比例、刷卡支付占比获得，针对不同线路，考虑不同时间段、不同站点的刷卡客流与OD客流，并由此获得扩样后的结果，即完整客流数据与扩样后的OD数据。本发明能够提高完整客流数据与实际客流数据的匹配度，降低基于完整客流数据操作的误差。