新线接入条件下的城市轨道交通网络起讫点客流量预测模型

新线接入将导致城市轨道交通网络连通性等特征发生一定的变化,影响相关线路的客流分布,进而需要对客运组织和行车组织做出调整.分析不同类型新线接入的影响,采用站点进出站客流量数据来表征土地利用变化,通过站点分类与匹配,构建站点进出站客流量预测模型;在此基础上,对网络起讫点矩阵进行区域划分,结合每个区域客流的特点,分别构建相应的客流起讫点预测模型,并以深圳地铁11号线接入作为实际案例,来验证模型和方法的有效性和适用性.验证结果表明,新线接入后的客流分布预测以及客流影响评估,有助于运营管理部门分析掌握新线接入后的实际客流变化情况,以制定与优化相关线路的运输组织方案.     

基于TEM的玉磨铁路隧道渗漏水状态预测方法研究

瞬变电磁探测结论因高度依赖作业人员的工作经验而具有较高的主观性和偏差性.为了提高瞬变电磁探测结论的准确性与客观性,以在股状地下水的冲刷下极易发生涌突事故的玉磨铁路新平隧道为研究对象,在大量瞬变电磁超前探水试验的基础上,确定视电阻率区间与地下水渗漏水状态的对应关系,同时基于Voxler软件建立80 m×40 m×40 m(长×宽×高)含水体模型,提出了基于瞬变电磁技术的隧道施工渗漏水状态预测方法,实现了对隧道施工渗漏水状态的定量预测,通过实例验证,与现场开挖揭示基本相符,能满足现场安全生产的需要.     

高速列车噪声源声功率与速度的函数关系

为了解决既有对数经验公式无法拟合高速列车显著声源贡献率与速度的函数关系这一问题，使用轮辐声阵列进行高速列车车外声源识别试验；根据显著声源位置对列车表面进行区域划分，量化分析显著声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度之间的关系；在既有对数经验公式的基础上，根据不同种类噪声声功率随速度的变化特性，建立新的拟合公式；结合列车噪声测试数据对新的拟合公式进行验证. 研究结果表明:列车以350 km/h运行时，下部区域对列车总辐射噪声的贡献率占70%以上，升弓区域对局部区域声功率的影响最显著，超过50%；随着速度的增长，下部区域的贡献率逐渐减小，弓网区域逐渐增大，显著声源区域的贡献率变化先快后慢，最后趋于稳定；利用新的拟合方法得出，列车声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度的拟合度基本都在0.9以上.      

岩爆灾害研究与进展

为阐明岩爆机理,减少岩爆灾害,对岩爆的定义、分类、研究方法、特征、形成条件、预测方法及防治措施进行了系统的阐述。在前人工作的基础上,结合国内外已有的工程实例,对岩爆的时空特征和发生部位的岩性特征进行了剖析,对已有的岩爆研究方法和预测方法进行了合理分类和简要介绍,指出了部分研究方法的不足之处和预测工作的发展趋势。综合现有研究表明:岩爆分类采用的标准各有不同,其研究方法还具有改进的空间;适用于大部分工程的岩爆预测方法仍在探索和完善中;有效的岩爆防治措施有待进一步研究和优化。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

基于统计数学理论的船舶航行流量预测

船舶航行流量与多种因素相关,使得船舶航行流量变化复杂,对其进行预测面临巨大的挑战。为了解决当前船舶航行流量预测结果不理想的缺陷,以提高船舶航行流量预测精度为目标,提出基于统计数学理论的船舶航行流量预测方法。首先分析影响航行流量的因素,找出航行流量变化规律,然后收集航行流量历史数据,采用统计数学理论对航行流量历史数据进行分析,建立可以描述其变化规律的模型,最后对航行流量预测方法的有效性和优越性进行了测试与分析。结果表明,本文方法的船舶航行流量预测值与实际的航行流量值之间的偏差小,航行流量预测误差小于5%,提高了航行流量预测精度。