基于生存分析的机非干扰规避行为分析与建模

针对城市道路中机非混行路段,机动车和非机动车可能发生相互干扰问题,在实测调查的基础上,建立了基于生存分析的模型,利用非参数法对机非干扰行为进行建模分析.结果显示,当机动车和非机动车的道路宽度、交通流量等条件相同时,机动车驾驶员比非机动车骑行人对距离更为敏感,机动车和非机动车流量大,非机动车速度较高,机动车速度较低,干扰距离较小;反之,干扰距离较大.结果为不同情况下机非干扰行为评价、机非隔离设施的设置、交通安全管理提供参考依据.     

基于神经网络的桥梁施工控制研究

将神经网络方法结合Matlab用于处理大跨度预应力混凝土连续梁挢施工控制中的箱粱线形控制的误差预测和调整。由于受诸多因素影响,标高的实测值与理论计算值有一定的差异,只有通过前期预测和后期调整相结合,才能保证成桥实际状态同设计要求一致。神经网络可利用实测样本的自学习达到到此目的。应用实例表明神经网络法的预测精度高,这对同类桥梁的施工控制具有一定指导意义。     

大跨径连续刚构桥长期挠度计算及预测分析

结合某连续刚构桥实测的长期挠度数据,通过建立不同模型工况的有限元模型,分阶段对结构的长期挠度实测数据与计算值进行对比分析。结果表明,考虑作用准永值和结构损伤以后的长期挠度计算方法更加接近实际下挠。在分析实测数据和计算结果的基础上,引入结构长期挠度修正系数的方法来预测结构长期挠度。     

中国和美国道路交通事故数据对比研究

采集了中美两国近十年的道路交通事故数据,通过对比分析发现我国交通事故死亡人数指标一直占居世界前列,在近三年才趋于下降态势,而美国道路交通安全的各项指标在世界范围内均处于最佳状况,交通事故死亡率指标在近十年基本一直处于稳定下降水平。究其原因在于美国成立了专门的道路交通事故研究机构,从不同角度对道路事故数据进行全面交叉分析,且及时将分析结果反馈运用于事故预测的各个方面,进而达到预防减灾的目的。该研究可为我国道路交通安全提供一定的参考和借鉴。     

基于岩溶分布分析的突水风险评估模型研究

为实现岩溶突水风险评估的全过程动态修正与管理,一以岩溶发育分布规律为基础,采用半定量分析方法,估计溶洞与隧道在剖面图中的相对位置距离值,二将防突水岩层安全厚度的预测划分为初步估算、二次估计和动态测算3个阶段,每个阶段均采用有效的修正方式,不断获取更加准确且适用的防突岩层安全厚度预测数值。然后,综合考虑防突岩层安全厚度以及爆破开挖扰动深度影响,提出岩溶突水风险概率等级评价标准;通过划分突水量和溶腔高水头压强的等级,提出岩溶突水风险后果等级评价标准;并以二者为基础构建岩溶突水风险等级评估矩阵。最终,构建基于岩溶分布态势与防突岩层厚度的岩溶突水风险评估模型。通过具体工程实例检验,理论结果与实际情况相对比,验证所构建岩溶突水风险评估模型的合理性与可行性。     

山岭隧道涌水量预测方法分类及相关因素分析

准确预测隧道涌水量能有效减少隧道病害,保护生态环境,科学指导隧道的设计与施工,而如何正确选择和应用预测方法,是准确预测的前提条件。通过广泛调研,在总结分析各类涌水量预测方法的原理和适用范围基础上,以六盘山隧道某断面为例,深入探讨了围岩渗透系数、洞室尺寸、地下水位净高变化、注浆圈厚度、注浆水平和衬砌抗渗等级等因素对隧道涌水量的影响,重点指出各类解析方法的局限性和适用条件,突出了注浆水平在实际工程中的作用,并建议山岭公路隧道衬砌抗渗等级不宜小于S8。     

BP神经网络在解决电力消耗问题中的应用

由于BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势,以江西省1991—2011年人口、经济和耗电量等数据为研究对象,利用BP神经网络构建耗电量预测模型。模型一利用1991—2009年人口、经济和耗电量等数据作为训练样本,以2010—2011年作为测试样本来验证网络的准确性,再根据历史人口、经济等数据来预测历史耗电量;模型二采用传统的多元回归分析法,对非线性多元函数进行多元线性回归,通过回归模型得到的参数来预测耗电量。结果表明,模型一收敛性较好,所得预测结果绝对误差较小,而模型二传统方法得到的预测结果误差较大,因此,利用BP神经网络预测的结果具有非常大的参考价值,证明BP神经网络应用在电力消耗中的应用是可行的。     

新能源汽车购买行为及其环境影响效果研究

为了考量新能源汽车的推广使用对环境的具体影响,对新能源汽车的购买行为和普及率进 行了研究,同时分析新能源汽车在优惠政策条件下在实际路网中的环境影响。首先,对大连市居 民进行了意向问卷调查,建立描述家庭新能源汽车购买行为模型;其次,应用该模型对新能源汽 车在大连市的普及率进行分析;最后,在道路收费优惠政策条件下,考虑新能源汽车的普及率和 出行频率的变化,利用多用户交通平衡分配模型进行实例分析,探索新能源汽车在实际路网中的 排放影响。结果表明,在低普及率情况下,新能源汽车的减排效果并不明显,而在高普及率情况 下,减排效果比较显著。然而,对于交通领域巨大的碳排放体量而言,低普及率带来的碳排放量 下降的累积效应仍是非常可观的。     

北京地铁4号线盾构施工地表沉降的曲线拟合分析及预测

本文以北京地铁4号线盾构施工项目为例,对隧道盾构法施工引起地表沉降进行分析研究。提出地表沉降的预测公式,并对实测数据进行曲线拟合分析及预测。     

我们都是大数据时代的海狸

在大数据时代,合作比竞争更重要,交流比交易更重要,灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。1973年,Alex Pentland还只是个大三学生,他到美国国家宇航局环境研究所实习,做一名电脑程序员。分给他的一项任务是开发一个利用人造卫星从外太空数清加拿大海狸数量的软件。但人造卫星离地球太远,海狸的个头太小,难以精确测度。Pentland灵机一动,想出一个主意:海狸会建造水坝,通过水坝的数量,可以推测海狸的数量。