基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明:基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s-1数量级;基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型在正常数据测试集与多个异常数据测试集上的甄别正确率达到了97%。由此可见,提出的方法可用于路侧设备(RSUs)对车载单元(OBUs)实时信息和车载单元间实时信息的可信甄别。      

车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题，并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明，该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择，对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。     

关于我国铁路运输企业的重组

为使铁路运输企业适应市场经济的要求，本文试图论述对运输企业的资产、管理模式、业务流程进行重组，促使其建立现代企业制度，提升其市场竞争力．并探讨了正确处理重组过程中出现的问题．     

客车转向油泵的选择与应用

汽车转向油泵是汽车动力转向系的动力源，是一个关键部件，它的性能及可靠性关系到能否准确、轻便地实现转向和保证行车安全。因此汽车转向油泵必须满足一些特定的性能及参数要求。     

海关“口岸通”刷卡付税系统试点成功

日前，由江苏南京海关与招商银行共同研发的“口岸通”刷卡付税系统，已在江苏苏州吴县地区试点成功，即将在南京关区推广运用。这一成果，在全国海关中尚属首例。     

信号交叉口右转机动车与行人和非机动车冲突研究

研究的主要内容为:未设置右转专用相位的信号灯控制道路交叉口右转机动车流与行人和非机动车的冲突行为,包括冲突数据的采集和提取、右转车流受到干扰前后速度与过街时间对比分析以及机非冲突速度-距离模型。以现实交通数据为基础,通过软件提取右转机动车与行人和非机动车冲突数据,建立标准统一的冲突数据库,以此为基础对比分析右转车流正常行驶状态和受到干扰情况下通过道路交叉口时的车速和过街时间,并建立右转车辆距离机非冲突点不同位置时所对应不同速度的统计模型。研究结果对右转专用相位设立标准的建立和相应信号配时方案的设计具有一定的工程指导意义。     

高性能钢在日本及欧洲的研发与应用

随着对桥梁结构在荷载等级、跨度等方面提出了更高的要求,设计对材料的要求也越来越高,高性能钢的研发可以满足这一工程需求,系统介绍了日本、欧洲在这一领域的最新研究进展。     

不同火源面积下隧道火灾温度场试验与数值模拟分析

为了探究隧道内不同火源面积下温度场的分布规律,给隧道火灾救援提供科学的理论支持,为隧道防火设计提供参考,建立1∶9的缩尺寸模型隧道,对3种不同火源面积下,隧道火灾的热释放速率、拱顶及纵断面温度场分布特征、隧道洞口火溢流分布特点进行试验研究。同时采用大涡模拟方法对以上3种火灾场景进行了数值模拟计算,并利用试验对模拟结果进行对比分析。研究结果表明:当火源面积较小时,空气充足,燃烧主要以燃料控制型为主,隧道内最高温度位于火源正上方,并沿隧道纵向向两端逐渐减小,温度分布稳定、分层明显,此时通过火灾模拟软件FDS得到的数值模拟结果与试验较为吻合;当火源面积较大时,空气较为不足,燃烧主要以通风控制型为主,在稳定燃烧阶段,火源中部的燃烧因通风受限而受到抑制,其温度明显降低,而火源两侧燃烧相对剧烈,温度较高;当燃烧进入衰减阶段,由于两侧可燃蒸气减少,火源中部因助燃物充足而再次剧烈燃烧,此时,FDS数值模拟结果能够较好反映出该场景下的燃烧情况,但相对于试验,模拟计算所获得的温升速率较快,在充分燃烧阶段火源中心的抑制作用较试验更为明显;隧道洞口火溢流的模拟结果与试验结果相一致,数值模拟能够更好地给出火羽流的结构细节。