VC6.0中利用word实现报表功能

介绍VC6.0中利用word实现报表功能,进行详细的论述,并给出实例。

固网智能化模式下话单分析系统

随着通信竞争的加剧和通信技术的发展,话务流量流向瞬息万变,如何快速掌握完整的网上流量流向信息是本地网最关心的问题。本系统基于B/S结构,采用数据仓库技术,对汇接局所有话单进行多维统计和分析,提供了长途、市话、区间来去话单的统计分析,以及超长、超频、超短和超频超短或超频超长话单的统计分析等功能。

计算机网络信息安全及防护策略

我国社会已经进入了计算机时代,随着计算机技术的不断发展,网络信息安全技术的运用和发展使得世界出现了巨大的变化,网络信息安全技术给人们的生活带来便捷的同时也带来了较大的安全隐患,在网络信息安全技术需求下,当今互联网应用计算机安全技术具有重要的意义。本文分析了我国计算机网络信息安全技术的发展现状,概述了计算机网络信息安全的必要性,针对计算机网络信息安全技术的应用相关问题进行了详细的分析和探讨。

基于深度长短期记忆网络的地铁进站客流预测

提出利用多源数据(地铁刷卡数据、气候数据和节假日数据)进行数据特征构造,并采用深度长短期记忆网络(DLSTM)方法预测地铁进站客流量。以深圳北站地铁站为研究对象,选取该站3个月的地铁IC卡数据记录,前两个月的数据为训练集,后一个月的数据为测试集。介绍了数据预处理方法和DLSTM模型构建原理。试验结果表明:DLSTM模型的预测准确度随着DLSTM模型的深度增加而增高;与其它模型相比,DLSTM模型的预测精度更高。

大数据时代信息安全的特点与要求

随着信息科技的不断提升,人们逐渐步入大数据时代,信息泄露导致的安全问题也开始引起人们的热议。本文针对大数据时代信息安全的全新特点,提出了新的要求。

基于地铁售检票系统刷卡数据的乘客出行模式分析

地铁自动售检票系统可以采集大量乘客刷卡数据,可提供更全面的地铁乘客时空信息。对乘客的出行模式分析有利于城市轨道交通运营企业预测地铁客流和制定运营策略。提出了分析地铁乘客出行模式的数据挖掘方法:对地铁刷卡数据进行预处理,根据其时空信息生成乘客出行链;分析反映乘客时空特性的聚类变量;利用K-means聚类算法对各聚类变量进行乘客聚类;分析潜在的乘客出行模式。以深圳地铁刷卡数据为例,对提出的地铁乘客出行模式分析方法进行了试验验证。

基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测

准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义。为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法。在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测。对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测。使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试。分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较。结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳。

正则表达式的使用以及在VC6.0的应用

正则表达式语言是世界上最流行的字符串匹配语言。本文首先以正则表达式在EWSD程控交换机中的应用说明了正则表达式功能的强大,最后以Boost库在VC6.0中的实例说明它的字符匹配功能。

基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%~26%的线路总成本。

浅谈关于我省降低高速公路路基设计高度的重要意义

通过河南省交通厅关于高速公路建设的设计理念的转变,探讨降低高速公路路基高度的重要意义。