基于MAS的城轨交通客流预测系统研究

针对传统的客流预测系统存在的人机交互支持形式刻板、预测模型单一、计算效率低下、劳动强度大等缺点,设计了基于多Agent系统(multi-agent system,MAS)的客流预测系统。该系统为由路段工作站Agent、线路Agent和线网Agent组成的包含支持层、应用层和接口层的体系结构,各个路段工作站Agent组成多Agent系统,通过线路Agent的相互协作实现线网的客流预测。基于JADE平台、TransCAD软件、Microsoft SQL Server和Access软件进行了系统开发,并将其应用于苏州市城市轨道交通近景2020年客流预测分析,结果表明,该系统具有较强的适应性、鲁棒性和灵活性。

论英语新闻标题的特点及其翻译原则

新闻标题是对新闻内容的总结和概括,是新闻最重要的一个组成部分,被称为新闻的灵魂。本文结合大量英语新闻标题实例,探讨英语新闻标题的特点及翻译英语新闻标题的基本原则。