1 预测高速公路建设项目最终的预算和时间 摘 要 目的——本文的目的是开发模型来预测公路建设项目施工阶段最后的预算和持续的 时间。 设计——测算收集告诉公路建设项目， 在发展预测模型之前找出影响项目最终的预算 和时间，研究内容是基于人工神经网络 (ANN)的原理。与预测结果提出的方法进行比较 , 其精度从当前方法基于挣值。 结果——根据影响因素最后提出了预算和时间， 基于人工神经网络的应用原理方法获 得的预测结果比当前基于挣值法得到的结果更准确和稳定。 研究局限性 /意义——因素影响最终的预算和时间可能不同 ,如果应用于其他国家 ,由 于该项目数据收集的都是泰国的预测模型 ,因此 ,必须重新考虑更好的结果。 实际意义——这项研究为用于高速公路建设项目经理来预测项目最终的预算和时间 提供了一个有用的工具，可为结果提供早期预算和进度延误的警告。 创意 /价值—— 用 ANN模型来预测最后的预

物联网构建出的智能城市交通系统 概述 城市交通智能化管理，是应对日益严重的城市交通问题的根本解决措施，而将 先进的射频识别技术 RFID应用于城市交通管理， 是未来交通信息化建设的一个重要方向。 基 于 RFID技术的城市智能交通管理与服务系统，北京天一众合就是将有源 RFID技术和产品应 用于智能交通领域，充分发挥其自动识别及动态信息采集的巨大优势，有效解决了城市交通 信息化建设的瓶颈问题。 方案原理 对监管的车辆配发具备全球唯一识别码的并经过 系统注册的有源感应卡，对监管整个范围进行合理的区域划分后搭建相应阅读器（基站）当 车辆进入监管区域时，车上的有源感应卡发出的 ID 号码将被安装在该区域阅读器自动获取， 并传输至后台电脑，后台电脑对于此信息接收、分析并处理，记录车辆到达该区域的时间与 车辆相关信息，后台对这些数据进行分析和判断来完成对车辆的监管、调度使车与车、人与 车之间智能互联