蜜桃麻豆影像在线观看,亚洲国产一区二区精品专区,亚洲一区二区久久久久久久

1，在廣州那里買滴膠最全

可以去工業(yè)大道南的新業(yè)路看看，那里有檔口賣滴膠，那個工業(yè)區(qū)里有不少水晶滴膠加工作坊。

我也想知道草

在廣州那里買滴膠最全

2，怎么使用攪拌罐

答：1、應嚴格按產品銘牌上標定的工作壓力和工作溫度操作使用，以免造成危險。2、嚴格遵守產品使用說明書中關于冷卻、注油等方面的規(guī)定，做好設備的維護和保養(yǎng)。3、通常的攪拌罐多為常壓設備，按常壓設備的使用規(guī)程操作。4、根據不用的生產工藝如乳品、制藥企業(yè)即對衛(wèi)生要求較高的工藝，要嚴格注意攪拌罐、配料罐的清洗與日常保養(yǎng)。清洗與保養(yǎng)可見設備的使用說明書，中熱攪拌罐非標定制。

1、攪拌罐為常壓設備，若壓力超高請檢查進出口是否有堵塞現象。 2、攪拌罐的配置有冷凝器，可根據換熱的效果來判斷是否該對其進行清洗換熱管道。 3、攪拌罐體內裝載量應嚴格按照不超過攪拌罐體的有效容積，嚴禁過載使用，以免燒壞電機或損壞減速機等部件。廣州市靖輝玻璃鋼有限公司在這一些方面都有很好的設置。4、攪拌罐若長期不用，應全部清洗干凈，各處注入潤滑油并切斷電源。

怎么使用攪拌罐

3，什么叫做出行發(fā)生量出行吸引量麻煩用通俗易懂的語言解釋謝謝了

轉載分類：專業(yè) 第三節(jié)生成交通量的預測　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　一、概述所謂出行生成，就是從土地利用到出行這一過程中的一種過渡產物。如用地建造住宅或商場等，就會有出行生成，接著也就會有出行的開始。出行可分為由家出行與非由家出行。前者又可分為上班與非上班。如按出行目的細分，則又有上班、上學、自由（購物、社交）、業(yè)務等出行之別。出行生成有兩種單位：一種是以車為單位；另一種是以人為單位。在大城市中，交通工具復雜，一般都用人的出行次數為單位，小城市交通工具較為簡單，英、美等國家就以小汽車為單位。車輛出行與人的出行之間可以互相換算。出行生成包括出行產生與出行吸引。由于兩者的影響因素不同，前者以住戶的社會經濟特性為主，后者以土地利用的形態(tài)為主，故有些方法需將出行產生和出行吸引分別進行預測，以求其精確，也利于下一階段出行分布的工作。當住戶的社會經濟特性和土地利用形態(tài)發(fā)生改變時，也可用來預測交通需求的變化。而出行生成交通量通常作為總控制量，用來預測和校核各個交通小區(qū)的發(fā)生和吸引交通量。圖 5.3-1列出了 OD 表中發(fā)生交通量、吸引交通量和生成交通量三者之間的關系。下面首先介紹出行生成的預測方法。圖 5.3-1 　發(fā)生與吸引交通量、生成交通量示意圖二、生成交通量的預測方法生成交通量的預測方法主要有原單位法、增長率法、聚類分析法和函數法。除此之外，還有利用研究地區(qū)過去的交通量或經濟指標等的趨勢法和回歸分析等方法。1 ．原單位法原單位的求得原則通常有兩種，一是用居住人口或就業(yè)人口每人平均的交通生成量來進行推算的個人原單位法，另一種就是以不同用途的土地面積或單位辦公面積平均發(fā)生的交通量來預測的面積原單位法。不同方法對應的選取的原單位指標也不同，主要有：（ 1）根據人口屬性以不同出行目的單位出行次數為原單位進行預測。（ 2）以土地利用或經濟指標為基準的原單位，即以單位用地面積或單位經濟指標為基準對原單位進行預測。在居民出行預測中經常采用的是以單位出行次數作為原單位，預測未來的居民出行量的方法，所以也稱為單位出行次數預測法。單位出行次數為人均或家庭平均每天的出行次數，它由居民出行調查結果統(tǒng)計得出。因為人口單位出行次數比較穩(wěn)定，所以人口單位出行次數預測法是進行生成交通量預測時最常用的方法之一。日本、美國多使用該方法。在日本，人日均單位出行次數約為 2.7。不同出行目的有著不同的單位出行次數，圖5.3-2中所示的就是根據1986年北京市調查得到的不同出行目的的人均出行次數。圖 5.3-2 不同出行目的的人均出行原單位預測不同出行目的生成交通量可以采用如下方法：（5.3-1）式中 ——某出行目的和人口屬性的平均出行生成量；——某屬性的人口；——出行目的為時的生成交通量；T——研究對象地區(qū)總的生成交通量；l——人口屬性（常住人口、就業(yè)人口、工作人口、流動人口）；k——出行目的。　　原單位法預測的出行生成量除由人口屬性按出行目的的不同預測外，還可以以土地利用或經濟指標為基準預測。從調查中得出單位用地面積或單位經濟指標的發(fā)生與吸引交通量，如假定其是穩(wěn)定的，則可根據規(guī)劃期限內各交通區(qū)的用地面積（人口量或經濟指標等）進行交通生成預測。根據交通調查可得到交通預測所需的原單位指標值，但像北京、上海、廣州、南京等這樣的大城市，大規(guī)模的居民調查幾年甚至十幾年才能進行一次，小城市這方面的數據就更是匱乏，這種情況容易造成預測所需要的數據比較缺乏或陳舊。在數據資料不足的情況下，也可以采用下述簡易方法對研究區(qū)域進行數據采集或標定。若有一個 1000戶的分區(qū)，可以在其唯一的出入口放置一兩個計數器或人工計數器，測出每天進出該區(qū)的車輛數或人數，然后除以1000戶，就是每天產生的出行次數。如果知道住戶數或土地利用的建筑面積，將其與相應的原單位相乘及將分區(qū)所有的項目相加，則可求得該區(qū)總的出行生成量。對于預測生成交通量來說，怎樣決定生成原單位的將來值是一個重要的課題。根據以往的研究成果，通常有以下幾種做法：(1) 直接使用現狀調查中得到的原單位數據。(2) 將現狀調查得到的原單位乘以其他指標的增長率來推算，即增長率法。(3) 最常用的也是最主要的為函數法。通常按照不同的出行目的預測不同出行目的的原單位。其中，函數的影響因素（或稱自變量）多采用性別、年齡等指標?！纠} 5-1】圖5.3-3是分有3個交通小區(qū)的某對象區(qū)域，表5.3-1是各小區(qū)現狀的出行發(fā)生量和吸引量，在常住人口平均出行次數不變的情況下，采用單位出行次數法預測其將來的出行生成量。圖 5.3-3 某對象區(qū)域小區(qū)劃分示意圖表 5.3-1 各區(qū)現在的出行發(fā)生量和吸引量單位：萬出行數/日D 1 2 3 合計人口 (萬人)(現在/將來）O 128.0 11.0/15.0251.0 20.0/36.0326.0 10.0/14.0合計 28.0 50.0 27.0 105.0 41.0/65.0【解】根據上表中的數據，可得：現狀出行生成量 T=28.0+51.0+26.0=28.0+27.0+50.0=105.0萬次現狀常住人口 N=11.0+20.0+10.0=41.0萬人將來常住人口 =15.0+36.0+14.0=65.0萬人人均單位出行次數 T/N=105.0/41.0=2.561次/(日·人)。因此，將來的生成交通量 X=M×(T/N )=65.0×2.561=166.5萬次/日由于人們在對象區(qū)域內的出行不受區(qū)域內小區(qū)劃分的影響，所以生成交通量的單位出行次數與發(fā)生 /吸引的單位出行次數比較，具有時序列安定的特點。如上所述，將單位出行次數視為不隨時間變動的量，而直接使用居民出行調查結果。然而，單位出行次數因交通參與者的個人屬性（年齡、性別、職業(yè)、汽車擁有與否等）不同而變動。2．聚類分析法聚類分析（ Cross-Classification or Category Analysis ）是出行生成預測的另一個可選用的模型，英國人稱其為類型（別）分析，美國人則稱其為交叉分類方法，它突出以家庭作為基本單元，用將來的出行發(fā)生率求得將來的出行量。它與原單位法有很多相似之處，但又存在很大不同。20世紀70年代后，出行生成分析產生了從應用交通分區(qū)統(tǒng)計資料的回歸分析轉移到個體（非集計）資料的聚類分析的趨勢。聚類分析首先在美國的普吉灣（ Puget Sound ）區(qū)域交通調查中，是一個基于土地利用的出行生成模型。其基本思想是把家庭按類型分類，從而求得不同類型家庭的平均出行率。該研究認為小汽車擁有量、家庭規(guī)模和家庭收入是決定交通發(fā)生的三個主要影響因素。因此，根據這些變量把家庭橫向分類，并且由家庭訪問調查資料計算每一類的平均出行生成率，預測時以將來同類型家庭的預測值乘以相應的出行率。（ 1）聚類分析法必須服從的假定①一定時期內出行率是穩(wěn)定的。②家庭規(guī)模的變化很小。③收入與車輛擁有量總是增長的。④每種類型內的家庭數量，可用相應于該家庭收入、車輛擁有量和家庭結構等資料所導出的數學分布方法來估計。（ 2）構造聚類分析模型的步驟①有關家庭的橫向分類。澳大利亞根據其中西部的交通調查，規(guī)定家庭大小、家庭收入各分為 6類，家庭擁有小汽車數分為3類。我國家庭中自行車使用比較廣泛，可以考慮作為分類的項目，上海曾以住宅類型、家庭人口及自行車擁有量作為分類項目研究出行發(fā)生模型。②把每個家庭定位到橫向類別。就是對家庭訪問調查資料進行分類，把每個家庭歸入其所述類別。③對其所分的每一類，計算其平均出行率。用調查的每類出行發(fā)生量除以每類的家庭總數，則可分別得出每類家庭的平均出行率。④計算各分區(qū)的出行發(fā)生。把分區(qū)每一類的家庭數乘以該類的出行發(fā)生率，并將分區(qū)中所有類別的家庭總加起來，得到出行總量?！　　　。?.3-2）式中——i 區(qū)出行產生數的計算值；——C類家庭的平均出行率；——i 區(qū)內的C類家庭數。【例題 5-2】澳大利亞城市類別產生率。根據家庭規(guī)模、收入及家庭擁有小汽車數可將研究對象內的家庭分成不同的類別，表 5.3-2給出的就是根據調查得到的不同類別家庭的平均出行率。表 5.3-2 不同類別家庭的平均出行率收入家庭規(guī)模小汽車擁有率低收入中等收入高收入1～3人 4人及以上 1～3人 4人及以上 1～3人 4人及以上無 3.4 4.9 3.7 5.0 3.8 5.11輛 5.2 6.9 7.3 8.3 8.0 10.22輛及以上 5.8 7.2 8.1 11.8 10.0 12.9已知：低收入、無小汽車、每戶 3人100戶；低收入、無小汽車、每戶4人200戶；中等收入、有1小汽車、每戶4人300戶；高收入、有2小汽車、每戶5人50戶。則總出行為：100×3.4+200×4.9+300×8.3+50×12.9=4455人次/日在 20世紀60年代倫敦進行的交通規(guī)劃中，采用的就是聚類分析法，按照地理條件和家庭屬性，分了108個類型。根據調查求得各類型的平均出行率。用這些平均出行率和各類型家庭數的將來預測值，分別按3種不同交通方式（駕車者、坐車者、利用公共交通系統(tǒng)者）和6個不同出行目的（上班、業(yè)務、上下學、購物、社交活動、非以家為出發(fā)地的出行）進行了預測。根據聚類分析法來預測居民的出行生成的方法，在 FHWA (美國聯(lián)邦公路管理局)的出行預測模型中已被采用。該模型由連續(xù)的四個子模型組成，其應用程序可從美國交通部城市交通規(guī)劃的計算機程序中查到。對聚類分析法而言，說明變量在統(tǒng)計學意義上的檢驗方法的欠缺是一個主要問題。當然如何正確地預測 108個類型的戶數的將來值也是一個不可忽視的問題。（ 3）聚類分析的優(yōu)缺點該方法的主要優(yōu)點有：①直觀、容易了解。人們容易接受出行發(fā)生與住戶特性關系的觀念，不像回歸分析那樣必須了解相關性、參數值等因素。②資料的有效利用。從現有的 OD 調查中就可獲得完整的資料，即使沒有，也可通過小規(guī)模調查得到。③容易檢驗與更新。出行發(fā)生率很容易通過小規(guī)模抽樣調查與小區(qū)的特性分析而校核其正確性。④可以適用于各種研究范圍。由于出行發(fā)生基于住戶的特性，出行吸引基于土地利用特性。因此，其出行生成、吸引率可以用于各種范圍研究，如區(qū)域規(guī)劃、運輸通道規(guī)劃和新發(fā)展區(qū)。該方法的缺點有：①每一橫向分類的小格中，住戶彼此之間的差異性被忽略。②因各小格樣本數的不同，得到的出行率用于預測時，會失去其一致的精確性。③同一類變量類別等級的確定是憑個人主觀，失之客觀。④當本方法用于預測時，每一小格規(guī)劃年的資料預測將是一項繁雜工作。綜上所述，聚類分析法以估計給定出行目的每戶家庭的出行產生量為基礎，建立以家庭屬性為變量的函數。并且突出家庭規(guī)模、收入、擁有小汽車數分類調查統(tǒng)計得出相應的出行產生率，由現狀產生率得到現狀出行量，由未來產生率得到未來出行量。3．個人分類方法個人分類方法 (Person-Category Approach) 是對基于家庭的分類模型的一種替代方法。如果令 tj 表示出行率，即在某一段時間內 j 類人中平均每人的出行次數； Ti 表示 i 小區(qū)各類居民的總出行數； Ni 為 i 小區(qū)的居民總數； aji為 i 小區(qū)的 j 類居民的百分率。從而可得到 i 地區(qū)的出行發(fā)生量的為：　　　?。?5.3-3）它與前述的基于家庭的類別分析法相比具有如下優(yōu)點：（1）個人出行產生模型同經典的交通需求模型的其他部分完全兼容，它們都是基于出行者而不是基于家庭。（2）也可采用交叉分類方法。（3）建立個人分類模型所需要的樣本數比基于家庭模型少幾倍。（4）很容易考慮人口統(tǒng)計的變化。如在基于家庭的模型中無法兼顧某些關鍵的人口變量(如年齡)。（5）個人分類較家庭分類預測起來更容易。因為后者需要預測家庭構成、大小等。個人分類模型的主要限制是很難兼顧家庭間的相互影響、家庭的花費和預算。

那個人的回答不對吧，出行發(fā)生量和出行吸引量都是對區(qū)域而言的，比如從你們小區(qū)早上出去了多少人，這個叫出行發(fā)生量，晚上回來了多少人，這個叫出行吸引量

下面不用任何專業(yè)術語,只用日常生活的比喻來大概說明一下微積分的原理。一、微分的思想：從上海到拉薩的平均坡度是多少？（高度比上距離）從成都到拉薩的平均坡度是多少？從古玉到拉薩的平均坡度是多少？從墨脫到拉薩的平均坡度是多少？從大丁卡到拉薩的平均坡度是多少？ ............................... 距離越來短，從大范圍的平均坡度，到小范圍內平均坡度，到很小很小距離內的平均坡度，.........，一直這樣無止境的下去，最后得到一個點的坡度值。你的頭發(fā)，在過去的十年中，平均每秒長多長？在過去的一年中，平均每秒長多長毫米？在過去的半年中，平均每秒長多長毫米？在過去的一個月中，平均每秒長多長毫米？在過去的一星期中，平均每秒長多長毫米？在過去的12小時中，平均每秒長多長毫米？在過去的10分鐘內，平均每秒長多長毫米？在過去的10秒內，平均每秒長多長毫米？在過去的0.1秒內，平均生長速度(仍然按米每秒表示)？在過去的0.001秒內，平均生長速度(仍然按米每秒表示)？在過去的0.00001秒內，平均生長速度(仍然按米每秒表示)？在過去的0.0000001秒內，平均生長速度(仍然按米每秒表示)？ .......................................................... 這樣從平均增長速度算到了瞬時增長速度。以上兩例就是微分。二、積分的思想：在一張繪圖紙上，畫一個圓(半徑10cm)，繪圖紙的小方格是1cm×1cm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.1cm×0.1cmm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.001cm×0.001cm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.00001cm×0.00001cm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.0000001cm×0.0000001cm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.000000001cm×0.000000001cm，估算圓的面積；繪圖紙的小方格是0.00000000001cm×0.0000000001cm，估算圓的面積； .................................................................. 這樣的估計越來越準確。將一條曲線分成10段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成100段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成10000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成1000000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成100000000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成10000000000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成1000000000000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成100000000000000段，將每每一段的直線距離加起來；將該曲線分成10000000000000000段，將每每一段的直線距離加起來； ............................................................ 這樣算出的長度當成曲線的長度越來越準確。以上兩例就是積分思想。微積分 = 微分 + 積分大概明白一點了嗎？有問題歡迎來討論。2011-10-27 7:25:36

不明白

例如一個小區(qū)有多少戶家庭，其中私家車多少輛，-----------（出行發(fā)生量）其中開車到工作單位（目的地）的量---------------（出行吸引量）這個比喻不恰當，僅供參考。假設一個小區(qū)擁有15兩私家車，開車到單位上班有10輛。15輛是出行發(fā)生量，10輛是出行吸引量。

什么叫做出行發(fā)生量出行吸引量麻煩用通俗易懂的語言解釋謝謝了