公路规划

一个完整的图应包括曲线（点/线/面）、标题与副标题、图例、脚注、插文、坐标轴。以下命令展示了如何绘制上图===begin=== sysuse auto , clear twoway (scatter mpg weight if foreign==0) /// (scatter mpg weight if foreign==1 , msymbol(Sh)) , title(标题: 行驶里程与车重关系) subtitle(副标题: 11574年美国的国产和进口汽车) ytitle(纵坐标标题：里程) xtitle(横坐标标题：重量) note(注释: 数据来自于美国汽车协会) text(35 3400 “曲线类型：散点图”) legend(title(图例) label(1国产车) label(2进口车)) scheme(s1rcolor) ===end=== 9.1.1命令结构

本节内容将探讨如何利用改进的流体扰动算法和灰狼算法来解决无人机三维航路规划问题。 数据处理与分析 本研究将结合字符运算、数据合并、结构变换等操作，对无人机航路规划相关数据进行处理和分析。 算法设计与实现 为了寻找最优航路，我们将改进传统的流体扰动算法，并结合灰狼算法进行优化。具体步骤如下： 初始化种群： 将无人机初始位置和目标位置作为输入，随机生成多个可行的三维航路，构成初始种群。 流体扰动搜索： 利用改进的流体扰动算法，对每个个体进行局部搜索，寻找更优的航路方案。 灰狼算法优化： 将流体扰动算法搜索到的结果作为灰狼算法的初始解，利用灰狼算法的全局搜索能力，进一步优化航路方案。 迭代更新： 重复步骤2和步骤3，直至满足终止条件，得到最终的无人机三维航路规划方案。 仿真实验与结果分析 我们将通过仿真实验来验证算法的有效性。实验结果将以图表和数据的形式展示，并对算法的性能进行分析和评估。

使用NYSE进行清晰TSSET t重命名价格YTSSmooth MA Y1=Y, 窗口(4 0 3)替换/ /移动平均, 其中窗口中的第一个数字表示滞后几步, 中间为是否包括原观察值, 后面为向前移动几步/ / tssmooth MA Y2=Y, 权重(5 1 7 8)替换/ /移动平均, 重量中的前数字表示滞后加权的权数, 中为当期值的权重, 后数据为向前移动权重/ / TSSmooth指数Y1=Y, 参数(0.1)替换/ /指数平滑tssmooth指数Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y, 参数(0.1)替换TSSmooth DExponential Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y IN 500/680, 预测(10)替换/ /预测tssmooth指数Y2=Y IN 500/680, 参数(0.5)预测(10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L TSSmooth HWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2) F (10)替换/ /霍尔特-温特斯平滑tssmooth H Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9) F (10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L *Holt-Winters季节平滑tssmooth SHWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2 .1)周期(4) F (10)替换tssmooth S Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9 .2) F (10) PER (4)替换//HW季节平滑tsline Y Y1 Y2 IN 650/

简单易用且功能强大的公路测量软件，帮助用户高效完成测量任务。无需复杂操作，操作流畅，让测量工作更加轻松便捷。

15.3基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划简单情形对如下的线性回归模型ii i iii xii i Ne exy σσ σ ββ = = = ++= 2 2 2 10 )( ),0(~显然（i）不存在异方差，而（ii）和（iii）存在异方差。模拟出数据，然后分别用图形和怀特检验看是否能正确检验出异方差。 ===begin=== clear set obs 1000 gen x=uniform() gen u1=invnorm(uniform()) //同方差的误差结构gen u2=x^2invnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u2i~N(0,xi 2 ) gen u3=xinvnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u3i~N(0,xi) gen y1=1+5x+u1 gen y2=1+5x+u2 gen y3=1+5x+u3 reg y1 x rvpplot x //残差图,以残差为Y轴，以Y的拟合值^Y为X轴imtest,white //怀特检验，零假设为同方差reg y2 x rvpplot x //残差图，以残差为Y轴，以x为X轴imtest,white //怀特检验reg y3 x rvpplot x imtest,white *===end===多元情形二元线性回归模型

当随机抽样假设不成立时，即使其他假设均成立且样本量很大，普通最小二乘法 (OLS) 估计仍然存在偏差和不一致性。这意味着，如果无人机航路规划所依赖的数据不满足随机抽样条件，基于OLS 的模型将无法准确预测航路，即使模型包含所有相关变量且样本量充足。

11.3正态分布函数及其反函数一般的正态分布函数，可以根据公式(x-m)/s=z来变形得到例：人的智商（I.Q.）得分一般服从均值为100，标准差为16的正态分布，随机抽取一人，他的智商在100-115之间的概率是多少？（以频率为表述，即智商在100-115之间的人占多大比例？） di normal((115-100)/16)- normal((100-100)/16) .32574929正态分布函数的图示twoway function y=normal((x-100)/16), rang(50 150)

公路工程试验报表生成系统V3.0：高效、智能、便捷 该系统简化公路工程试验报表生成流程，提升工作效率，其主要功能包括： 自动化报表生成: 用户只需设置少量公共数据并输入试验原始数据，系统即可自动生成符合规范的试验报表。 数据校验功能: 系统内置数据有效性和准确性识别模块，可自动识别并提示用户修正错误数据，确保报表质量。 便捷的操作体验: 系统采用全菜单化操作界面，操作简单易上手，方便快捷。

我国现行隧道通风照明标准对入口段的照度要求虽然存在，但相关参数过于粗略，并未按照规范要求进行阶梯式照明优化。为了满足驾驶人在昼间进入隧道时的暗适应需求，我们进行了昼间暗适应时间测定试验，选取了31名被试。在被试在自然光环境中充分适应后，进入隧道不同低照度环境中，记录其暗适应时间。通过统计分析获得不同隧道环境照度下的暗适应时间，并计算出最优的入口段照明策略。研究结果表明，在现有昼间入口照明条件下，当前加强照明段的长度不足以保证驾驶人的视觉过渡顺畅，建议根据实际驾驶速度和环境照度优化各段长度。

利用我国某条高速公路连续三年的事故数据和交通流数据，对V/C比与事故率的关系进行了详细的统计分析。研究结果显示，V/C比与事故率呈现出U形曲线关系：当V/C较小时，事故率最高；随着V/C比增加，事故率逐渐下降；模型指出V/C比为0.58时，事故率达到最低点；随着V/C比继续增加，事故率再次上升。