改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

新型深水块石抛填和夯平一体化施工船研发应用

本文依托长江南槽一期深水航道整治工程,在深入研究现有块石水下抛填方法的基础上,研发了新型的开敞式深水快速高精度抛填和整平一体化新设备,对其可行性进行了多次测试试验,确定了装备的选型。并采用数值模拟、物模试验等结合的方法进行了结构的验算,确保设备的使用可靠性。该设备可以适应35m水深、2m/s流速,配有实时定位系统,可以实时采集抛填区域的施工效果,实现了抛填和夯平施工和质量检测一体化,通过施工数据分析,该设备达到了93%的抛填合格率,在精度提高至±20cm时合格率可达85%,整平精度可以达到5cm,创新了抛填施工的新装备,经鉴定,该装备达到了国际先进水平,可为类似设备建造选型提供借鉴。     

基于Kubernetes的铁路客运营销深度学习平台的设计与实现

为解决铁路客运营销深度学习平台Tensorflow框架存在的环境配置复杂,资源利用率低、模型设计周期长等问题,提出了基于Kubernetes容器的PaaS平台构建TensorFlow容器的统一资源调度管理及API访问控制服务架构。经平台实践证明,该架构为客运营销提供了可靠、稳定的分析环境,降低了模型的训练难度,提高了模型的训练效率。     

新机场管廊基坑邻近高速桥梁基础施工技术研究

新机场高速公路地下综合管廊大部分结构距在建新机场高速公路桥梁较近,基坑开挖过程易导致高速公路桥梁承台及桩侧土体外露,进而导致桥梁基础产生水平变位、不均匀沉降等现象,对高速公路后期运营产生极大的安全隐患。通过3组试验确定最优注浆参数,在管廊基坑开挖过程中对既有高速桥梁基础附近土体进行注浆加固,效果良好;通过对开挖过程中基坑、桥梁基础变形监测数据进行对比分析,对管廊基坑邻近桥梁基础开挖防护施工技术进行总结,为以后同类工程提供借鉴。     

Determination of limiting cavity depths for offshore spudcan foundations in a spatially varying seabed

The importance of accurate prediction of limiting cavity depths during offshore spudcan foundations installation has been variously highlighted in the literature. Nonetheless, most of the previous research is deterministic in nature and confined to homogenous soils. Since offshore clayey soils can be highly spatially variable, there is a practical need to take proper account of the spatial variability in the prediction of limiting cavity depths. In a bid to remedy this situation, large deformation finite element calculations combined with three-dimensional random fields were repeatedly conducted in this study within a Monte-Carlo framework. The continuous penetration of a spudcan initiated from surface was explicitly modeled until a full-localized flow-around mechanism was observed. Spatial variability was found to clearly affect the soil back-flow and thereby the limiting cavity depth, the latter of which takes a range of values that can be approximately modeled as a log-normal distribution. Characteristic limiting cavity depths at various probability levels were ascertained. An algebraic expression was proposed to explicitly predict the characteristic limiting cavity depths in random soils from the fractile. Particular attention was paid to the lower and upper 5% characteristic values, which are likely to be useful for reliability-based design.     

无梁板式高桩码头温度效应分析

气温的年变化会引起结构内温度的均匀变化,从而使得结构内部产生变形和内力,在高桩码头工程中温度作用往往会引起不利影响。为了研究无梁板式高桩码头的温度效应,基于无限板的热传导规律,以工程实例为依托,利用有限元软件ABAQUS建立三维模型。结合杭州地区的逐时气象资料,研究了气温变化特征、面板温差场以及结构变形与位移的变化规律,并对基本气温的选取进行讨论。结果表明:气温在无梁面板中呈现以厚度方向为主的一维传热特征,温度场在水平向分布均匀;气温年变幅在面板内几无衰减,日变幅对面板温度影响不可忽略;面板的整体温差与竣工时气温和年平均气温差,以及年变幅、日变幅的衰减值有关;无梁板码头基桩的温度响应受面板的整体温差控制,两者瞬时同步变化。     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

数据驱动跟驰模型综述

车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型，是交通流理论 的基础。近年来，信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展，推动了数据驱动跟驰模型 的快速发展。数据驱动跟驰模型，是以真实的车辆行驶数据为基础，利用数据科学与机器学习等 理论和方法，通过样本数据的训练、学习、迭代、进化，挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统 回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究 热潮，归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱 动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型，并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现，尽管各 种高精度轨迹数据不断涌现，目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据，模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输 入、输出的3个问题：如何考虑更多驾驶行为变量，是否有必要考虑更多行为变量，现有输入、输出 是否可替换。在模型测试与验证方面，发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测 试集与测试标准等问题。最后，探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期 望通过本文的梳理，帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状，促进相关研究的快 速发展。     

邻近既有污水管道新建接驳井与原管封堵技术研究

以某车站基坑范围内存在一大直径污水管道为背景,研究横跨基坑污水管道改迁技术。现状工作井内不具备潜水作业条件,且无法实施临排,其接驳施工难度极大,常规的迁改技术不能满足现场需求。经研究,通过采用在现状污水管道工作井旁新建工作井、在新建污水管道内设置临时闸板、合理选择上下游洞门破除时机及破除方式、现状污水工作井内安装临时闸板等方法,顺利完成了污水管道改迁中新管接驳与原管道封堵施工,综合效益显著。同时,也可为类似工程施工提供参考。     

高速铁路深厚软土地基物理力学特性分析及沉降控制

为研究东北地区高速铁路软土地基路基物理力学特性及其沉降控制方法,通过物性参数试验、无侧限抗压强度试验、直接剪切试验以及固结试验等,并结合工后沉降检算,提出适用于该片区的地基加固手段。研究表明:(1)研究区域软弱夹层分布在地表8 m以下,厚度为4~8 m,液性指数随深度逐渐下降,在14 m处降至最低;(2)0~8 m深度范围内,无侧限抗压强度、黏聚力、内摩擦角、压缩模量等指标随深度变大逐渐下降,深度8 m以下,强度指标随深度加深不断上升,在14 m深度处达到峰值;(3)桩长为8~16 m时,工后沉降随着CFG桩长增大线性降低,桩长增至16 m时,工后沉降降幅约为70%,为该区域最优桩长。