为一家大企业专线跑青岛至烟台

一个女子因丈夫酒驾遭遇不幸后精神失常,固执地守候在青烟路旁,寻找永远不会归来的爱人。这段凄美的故事揭示了酒驾的危害及对家庭造成的无法弥补的伤害。

平坦的沥青路面黝黑光亮,象墨色的水晶镜面。这条青烟路国道,由青岛发起,途经六县两区,汽车从四面八方云集而来,又云散到四面八方而去。风驰电掣的车流,满载着国计民生的希望,输送着经济大潮带来的丰硕成果,它给人类创造了无限的幸福与快乐,也给人类留下了一幕幕的惨状。

墨城路段是青岛至烟台的必经之路,墨城的文化路交通岗,是南来北往必经的第一岗,在离交通岗大约一百米处,行使中的汽车嘎然停住,一会工夫,后面被阻滞的车流,象一条休眠的的卧龙趴在地上,一眼望不到头,绿色的信号灯仍然在闪烁。只见一个中等身材,胖瘦匀称的女人站在马路中间,叉开双腿,平伸两臂,大字形站着,挡住了临近红绿灯放缓了速度的汽车,最前面的是一辆大货车。那个女人的突然出现,比交警示停的手势还居权威性;繁华的闹市,好象被这突如起来的行为惊恐,一时停止了喧嚣。

也许是职业不可苟且的原因,使交警们本来英俊的面孔,凝重的冷若冰霜,两头翘起的大盖帽威武庄严,古铜色的肌肤,任凭酷暑严寒的塑造,一幅幅紧绷着的“老板”脸,天天重复着近如机械的管理程序:立正、敬礼、出示驾照。为了人民生命和财产的安全,他们的表面往往被误认缺少人性化,然而,他们的心是热的。此时,那个大货车司机下了车,劈头盖脑的冲着那个女人吼了一句,拦车女人并不害怕,冲上前去死死的抱着大货车司机不放手,嘴里嚷着,“你去哪儿了?快跟我回家“。司机当时脸都涨红了,一时摆脱不开女人的死缠,窘迫到了极点。好在两个值勤民警跑步赶到,费很大劲才把那个女人拉开。一个民警把女人拉到路边,一个民警对司机履行完了那套例行程序,问讯了事情经过,然后马上放行,此时正好绿灯又亮了,平静了几分钟的车流,又开始了流动。那个开大货车的司机,疑惑的看着反光镜里向后延伸的公路,继续延伸的公路……

交通岗路西边有一排临时广告牌子,紧靠牌子的里侧,有一张单人折叠式钢丝床,床上放着薄薄的一条被子,据说就是那个拦车女人的下榻处。为寻丈夫,在此露宿将近两个月了。她究竟是那里人,没人确切知道,听语音不是当地人。她老公是开货车的司机,为一家大企业专线跑青岛至烟台,输送货物。夫妻感情非常恩爱,有个十几岁的儿子,在初中读书。老公为人忠厚勤快,每月加上补贴将近三千元的收入,夫妻两人都有工作,日子过的幸福美满。老公除了喜欢喝酒,没有其他不良嗜好。

零七年三月的一个晚上,那个晚上漆黑漆黑,没星星,没月亮。她老公一个月只有两天休班时间。回家刚休息了一天,公司因业务忙,要求提前赶回去夜间出车送货。夫妻还沉浸在甜蜜乡里,为了工作,不得不恋恋不舍的分手,千叮嘱万警告,不要开车时喝酒,不要开的太快……她感觉好象丈夫要到外星去,好象要与她告别,她含着晶莹的两眼泪花送走了丈夫。他行驶在途中感觉饿了,下车到一个平日定点吃饭的饭店吃饭,突然遇到了多年没见的好同学,两人亲热倍至,酒逢知己千杯少,三盅酒下肚,交通法规放到脑后去了,老婆的嘱咐也不记的了,何况晚上交警下岗了。酒足饭饱后,乘兴开车疾弛,朦然间感觉方向盘失灵,闯向路边大树,驾驶室闯瘪,玻璃破碎,还没明白发生了什么事情,稀里糊涂的跟着黑白无常到阎王殿去报到了,见了阎君,一去不返。可怜爱妻幼子,失去了依靠。那女人听到噩耗后,感觉天旋地转,一头栽倒,昏晕不醒,醒来后精神失常,她疯了。一个幸福的家庭,就这样破碎了。她扔下了儿子撇下了家,沿着青烟路找丈夫,嘴里不断的喊:你去哪儿了,快跟我回家。

青烟路上,依然车水马龙,川流不逝,只是,这里再也找不到她的丈夫。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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