基于短距离无线通信的交通信息检测系统设计与实现

随着全球经济以及汽车产业的迅速发展,交通拥塞问题也日益严重,对实时、有效的路口排队长度信息的检测需求逐步提升。文中提出了一种基于短距离无线通信的交通信息检测系统。该系统由信标发射单元和信标接收单元组成车辆排队长度信息采集单元,利用无线信号接收RSSI强度对车辆排队情况进行检测,再通过GPRS无线数传技术将检测结果发送给Mo Paa S云服务器,最后,检测的路口排队长度信息以动态网页的形式呈现给用户,用户则通过查看道路的拥堵信息,及时调整出行方案,实现高效出行。

基于RBAC的IPv6环境网络信息安全访问控制方法

常规的互联网协议第6版(Internet Protocol version 6,IPv6)环境网络信息安全访问控制方法主要使用ReliefF算法获取最优特征集合,易受访问约束限制影响,导致安全访问控制延时过高。针对此问题,利用基于角色的控制访问(Role-Based Access Control,RBAC)方法设计一种全新的IPv6环境网络信息安全访问控制方法。构建了IPv6环境网络信息安全访问控制模型,利用RBAC生成了网络信息安全访问控制关系,实现了网络信息安全访问控制。实验结果表明,所设计的基于RBAC的IPv6环境网络信息安全访问控制方法的访问控制延时相对较低,证明设计的环境网络信息安全访问的控制效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值,为降低IPv6环境网络风险做出了一定的贡献。

基于图神经网络的电-热联合能源系统优化调度研究

电-热联合能源系统的优化调度对实现多能互补、节能减排具有重要意义。在使用强化学习方法实现能源系统优化调度工作中,将系统状态作为向量用来学习训练,忽略了系统设备间的连接关系。基于此,提出了基于图神经网络架构的值分布最大熵Actor-Critic算法的强化学习模型。将电-热联合能源系统建模为图结构数据,并输入提出的强化学习模型中,利用图神经网络模型提取系统状态并输出调度策略。所提模型可以充分利用系统的拓扑结构信息,实现更为有效地探索学习。算例仿真验证了所提方法的有效性。

基于Raspberry Pi的车载空气质量检测系统设计与实现

空气质量检测系统是在了解大气污染状况和提出治理措施中必不可少的环节,它在空气污染及其保护中扮演着重要角色。提出一种基于Raspberry Pi的车载空气质量检测系统,系统以车辆为载体,采用Raspberry Pi(B+)数据处理单元,利用GPS定位技术、PM2.5等传感技术和GPRS技术对城市道路空气质量状况进行实时动态的检测与上传,该系统具有低成本、实时性强且精度高的特点。