美国高速公路环境噪声预测模型探析

美国联邦公路局于1978年、1998年、2002年发布了高速公路噪声影响预测模型,目前正在研制基于GIS平台的高速公路噪声影响预测模型。本文通过介绍美国高速公路环境噪声预测模型的管理思路、预测模型的基本内容、验证内容及方法以及模型培训等内容,提出我国可通过建立环境噪声预测模型的管理体系、建立技术支持中心、建立标准模型共享与应用平台、加强环境噪声影响预测模型研发等工作,可使噪声影响预测模型向规范化和有序化发展。     

道路敏感区交通噪声预测模型修正及工程应用

为了提高交通噪声评价结果的精度,改善现行交通噪声预测模型中存在的不足,通过对比环保部2009导则噪声预测模型和交通运输部2006规范噪声预测模型,并运用两种模型对云南武昆高速公路在不同路况和环境条件下的交通噪声进行预测,将2种模型的预测值和实测值进行了对比分析,发现采用环保部导则模型预测的噪声值更接近实测值。以环保部导则模型为基础,并结合交通运输部规范模型的优点,对导则预测模型进行了修正和完善,并将修正后模型的预测值分别与实测值和修正前模型的预测值进行了对比,结果表明：修正后的噪声预测值与实测值更接近,预测误差明显减小,其适用性和精确性较好。     

路面检测周期对使用性能预测影响研究

路面使用状况的跟踪检测对路面养护管理来说是十分必要的.由于检测点位、检测频率与检测误差等原因,检测数据均具有一定的不确定性,各地区路面状况检测周期差异进一步加剧了检测数据的不确定性,进而对路面使用性能的预测造成一定影响.该文在对路面性能预测模型误差分析的基础上,通过检测数据的增减,拟合了检测周期不同时车辙深度、开裂面积、国际平整度指数等指标的路面性能预测模型,并采用模型对不同路段的使用年限进行预测,进而分析了检测周期对性能预测的影响.最后根据路面实际检测数据推荐出不同性能指标的最佳检测周期.实例证明:合理的检测周期不但能够节约检测费用,而且可以减少路面使用性能预测误差,更好地为路面养护提供决策依据.     

基于BP神经网络的道路交通安全预测模型研究

为了研究影响道路交通安全的因素与事故之间的内在关系,选取对道路交通安全影响相对较大的10个因素作为研究对象,利用 SPSS软件对其进行相关性分析,建立 BP 神经网络模型,对道路交通安全进行预测分析;选取1997-2010年数据作为训练样本,对2011年交通事故中的事故次数、死亡人数、受伤人数及综合死亡率进行预测,经过验证,其预测精度在6%以内,满足应用要求,可为道路交通管理等相关部门制定安全预防措施提供一定依据。     

现场摊铺沥青混合料特征与路面非均匀性预测研究

非均匀性是造成沥青路面早期损坏的一个重要原因,分析非均匀性的产生原因及影响因素对控制沥青路面的非均匀性具有重要意义.为了研究摊铺机后沥青混合料特征与路面上的各种非均匀性的关系,笔者首先根据现场摊铺沥青路面非均匀性特征及其原因,定义了沥青路面上出现的非均匀性类型;其次,在摊铺全幅路面上横向不同位置取料进行室内抽提试验,分...     

混凝土碳化深度预测模型研究

对混凝土在酸性环境下腐蚀后的碳化深度进行研究,建立单变量的一阶灰色预测模型GM(1,1),对混凝土的碳化深度进行预测,并用加速腐蚀试验方法对混凝土碳化深度进行验证,研究结果表明,模型预测结果与试验结果能够较好地吻合,证明这种预测方法是简便易行的,可以作为研究受腐蚀混凝土的碳化深度的一种方法。     

基于粒子群优化算法下的灰色系统船闸货运量预测

采用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的船闸货运量预测模型.模型参数计算分别采用粒子群优化算法和最小二乘法,两者进行对比发现,预测误差相当,但是粒子群优化算法可以避免繁琐的矩阵运算而优于最小二乘法.应用基于粒子群优化算法的灰色系统模型进行了船闸货运量的预测.     

高速公路安全服务水平分级量化研究

安全服务水平(Level of Serviceof Safety,简称LOSS)是国内外交通安全研究领域的新概念,用来描述交通设施的安全状况和交通设施为交通参与者提供安全服务的一种质量指标.系统地介绍了安全服务水平的国内外研究现状、概念定义、应用和研究内容,研究了分级指标的选取,提出了σ理论的安全服务水平划分方法,分级...     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...     

运量需求不平衡航线下的客流量预测

以蛇口——香港机场航线为例,分析航线运量需求不平衡的特点,指出灰色波形预测及季节周期法两种现有预测方法存在的不足,为使航线客流量预测值更符合实际,提出季节-灰色组合预测模型,以实例计算证明该模型的可行性。