基于灰关联法的城乡公交分担率影响因素分析

基于非集计理论的思路,利用灰关联分析方法确定公交出行的主要影响因素。该方法对数据的样本量需求小,可以分析出公交特征、个体出行特征和个体特性等因素的变化对公交出行行为的影响。最后采用苍南县城乡公交规划中的数据,通过此种方法得到主要影响因素,再通过SPSS对分组数据进行非线性回归分析,拟合出影响因素与公交分担率之间的函数关系。文章中使用的方法与结论可以为公交系统规划、方案评价、政府及相关部门决策提供参考和支持。

高效发动机在整车上应用的节油效果研究

对比分析了米勒循环高效发动机在台架上测试节油率与实车测试节油率的不同,通过仿真分析台架测试节油率为6.4%,实车测试节油率为5%。通过分析得出米勒循环高效发动机具有较高的热机效率,但是其冷却液升温慢,起燃时间长,导致节油率降低。

振幅整合脑电图联合血乳酸、乳酸清除率在新生儿窒息病情和预后评估中的价值

目的:探讨振幅整合脑电图(aEEG)联合血乳酸(LAC)、乳酸清除率(LCR)在新生儿窒息病情和预后评估中的价值。方法:回顾性收集2016年12月至2020年12月本院收治的71例窒息新生儿的临床资料。根据1 min Apgar评分分为轻度窒息组32例和重度窒息组39例;根据预后情况分为存活组61例和死亡组10例。记录一般资料、aEEG异常率,入院时及治疗6 h后LAC水平及6 h LCR。记录不同aEEG分度与窒息新生儿病情及预后的关系。利用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析aEEG及LAC、LCR对窒息新生儿病情和预后的预测价值。结果:重度窒息组血pH值、6 h LCR均低于轻度窒息组。重度窒息组aEEG异常率、入院及6 h LAC水平均高于轻度窒息组(P<0.05);死亡组血pH值、6 h LCR均低于存活组。死亡组aEEG异常率、入院及6 h LAC水平均高于存活组(P<0.05);轻度窒息组aEEG情况优于重度窒息组,存活组aEEG情况优于死亡组(P<0.05);aEEG、LAC、LCR预测窒息新生儿病情的AUC分别为0.682、0.727、0.767,三者联合预测窒息新生儿病情的AUC为0.834;aEEG、LAC、LCR预测窒息新生儿预后的AUC分别为0.815、0.826、0.831,三者联合预测窒息新生儿预后的AUC为0.911。结论:aEEG联合LAC、LCR对新生儿窒息病情和预后评估具有积极意义,值得临床推广应用。