土压平衡盾构在复合地层中带压进仓施工技术

结合南京地铁土压平衡盾构在复合地层中带压进仓的具体情况,通过采取带压进仓压力计算、现场试验压力确定以及实施过程,成功地解决了土压平衡盾构进行带压进仓作业,了解掘进面存在的问题以及解决方式等技术难点.通过对监测数据的对比、分析,说明该方法的可行性及合理性,为土压平衡盾构在复合地层中带压进仓的施工提供参考与借鉴.     

专用铁路综合数据通信网建设方案探讨

铁路综合数据通信网,是铁路信息化建设的基础平台,建设时首先应完善铁路基础通信网,然后从业务需求、网络结构、技术方案、网络管理、安全策略等几个方面综合考虑,合理规划,有效实现资源最大化的目标,使专用铁路信息化建设更科学、更合理。     

硬咬合桩在含承压水复杂软土地层中的应用

通过上海某水厂基坑的咬合桩围护施工,分析了在含承压水的复杂软土地层中采用全套管全回转钻机进行硬切割成孔的咬合式排桩施工易出现的问题,以及采用的相应施工措施和施工要点,保证了工程的施工质量,为以后类似工程施工提供借鉴和参考.     

莱钢厂区复杂环境石方深孔控制爆破技术及经济分析

介绍莱钢厂区复杂环境深孔控制爆破技术和施工技术措施,对爆破效果和对周围环境的影响、危害程度进行严格控制,提高准爆率和爆破效率,降低炸药单耗,严格控制石块粒径,以达到加快施工进度,降低成本,提高经济效益,保证安全和质量的目的,为类似工程施工和预算提供参考。     

深水复杂地质深孔灌注桩施工技术

以松陶铁路第二松花江特大桥主桥(48+4×80+48)m跨松花江主河道桩基施工为例,从设备选型,钻孔工艺,水下灌筑以及质量控制等方面,介绍在江底复杂地质条件下,深孔灌注桩基的施工技术及控制要点。     

江苏省沿江城市群城际轨道交通线网规划方案研究

城际轨道交通的规划建设是城市群发展的必然要求,江苏沿江城市群是我国城市化进程过程中重点发展的区域。根据沿江地区城市群的特征,把沿江地区城际轨道交通线网分为主骨架城际网和都市圈城际网两个层次进行规划,重点研究沿江地区都市圈内部中心城市之间以及中心城市与中小城市之间的城际轨道交通通勤线网。     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

液氮远洋渔业综合体--浅谈液氮在远洋渔业中的应用

本文从国内远洋渔业现状出发，大胆地提出一个不同于国内外现有远洋渔业捕捞的技术体系想法---液氮远洋渔业综合体，详细介绍了其构成、存在问题及解决方案等技术要点，为国内远洋渔业的发展提供了重要的价值取向。     

Who you are is how you travel: A framework for transportation mode detection using individual and environmental characteristics

With the increasing prevalence of geo-enabled mobile phone applications, researchers can collect mobility data at a relatively high spatial and temporal resolution. Such data, however, lack semantic information such as the interaction of individuals with the transportation modes available. On the other hand, traditional mobility surveys provide detailed snapshots of the relation between socio-demographic characteristics and choice of transportation modes. Transportation mode detection is currently approached using features such as speed, acceleration and direction either on their own or in combination with GIS data. Combining such information with socio-demographic characteristics of travellers has the potential of offering a richer modelling framework that could facilitate better transportation mode detection using variables such as age and disability. In this paper, we explore the possibility to include both elements of the environment and individual characteristics of travellers in the task of transportation mode detection. Using dynamic Bayesian Networks, we model the transition matrix to account for such auxiliary data by using an informative Dirichlet prior constructed using data from traditional mobility surveys. Results have shown that it is possible to achieve comparable accuracy with the most widely used classification algorithms while having a rich modelling framework, even in the case of sparse mobility data.