基于动态神经网络模型的交通事件检测算法

本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合，提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法，并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法，改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真，得到令人满意的效果。     

建立高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统的设想

首先分析了公路气象灾害的成因及国内外公路气象的研究概况，在此基础上，提出了建立我国高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统的设想。即要有重点、分阶段、高起点的先建立高速公路自动气象观测站网，然后开展一系列的同步天气观测和试验研究，逐步建立高速公路气象灾害判别指标，最后在现有的公路管理信息系统的框架内开发出高速公路气象灾害实时监测与决策服务系统。     

高速公路监控机房雷电灾害风险评估及防护对策

随着电子设备在社会生产中的广泛使用，电子设备的各项防护措施也越来越受到重视。以广珠西线高速公路碧江管理中心监控机房为例，通过理论计算，对监控机房雷击损害风险进行评估，探讨防御雷击对策，以提高监控机房电子设备的抗雷击能力。     

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

公路特大型泥石流灾害控制技术研究

公路特大型泥石流是国内外迄今尚未解决的主要公路病害，具有大冲大淤、冲击路径变化不确定以及毁损作用极其强烈的特性，是公路泥石流研究及防治的核心。本文基于两相流理论建立了泥石流冲击力计算公式；遵循特大型泥石流发育特点及公路泥石流防治特殊要求建构了泥石流综合治理模式，并开发了速流结构、底埋隧道、翼型墩汇流技术及糙桩技术，并对相关的核心技术进行了深入分析。研究成果对于彻底解决公路特大型泥石流病害奠定了重要的技术基础。     

GPS一机多天线技术在公路边坡灾害监测中的应用研究

文章主要介绍了GPS一机多天线监测系统及其在公路边坡变形监测中的实际应用情况,通过实践可以证明:GPS一机多天线监测系统的定位精度可以达到3～5mm,与常规的GPS静态相对定位的精度相当,同时能够大大降低GPS监测系统的成本,使得公路边坡灾害监测能够实现高精度、自动化和全天候等目标。     

基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

基于绿色飞行的航空器离场累积事件噪声控制研究

航空业的迅猛发展,在带来巨大经济、社会效益的同时,也造成日益严重的噪声污染.为缓解机场周边噪声问题,贯彻"绿色飞行"理念,本文从飞行程序优化和飞行架次调整两方面进行航空器离场噪声控制研究.采用计权等效连续感觉噪声级为评价指标,应用累积事件噪声计算模型,以广州白云机场为例,绘制噪声等值线图,计算噪声影响面积,分析噪声控制效果及原因.结果表明,CCO减噪程序和飞行架次调整两种方法均可有效减少噪声影响面积,但噪声控制方法各有利弊,实践过程中应扬长避短灵活运用.     

海盗和武装抢劫事件－报告至主管机关——IMO决议A．683（17）

圣文森特海事主管机关于2011年5月13日向所有船东、船舶经营人、管理人公司、保安员、船东和船舶保安员发布了针对海盗和武装抢劫事件的IMO第A683（17）号决议，并明确了发生海盗和武装抢劫事件应报告给主管机关的相关要求。     

基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。