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.     

HX_D1G型机车运行中应急故障的处理

在机车运行中发生故障时,应避免长时间停车堵塞区间,为了能更快完成机车运行中故障的处理,文章特从机车应急故障处理注意事项、应急故障处理方法和应急故障处理基本流程等方面进行详细说明。     

基于光化学反应的船舶压载水处理系统设计

鉴于对船舶压载水处理要求日趋严格的形势,提出基于"过滤+紫外线杀菌+超声波清洁"相结合来处理船舶压载水的方法,设计系统整体结构,完成了紫外线处理单元(EPT单元)与自清洗过滤器等重要设备的设计与选型,开发了控制系统,并制造出一套可供实船应用的压载水处理系统样机,具有较高的应用价值。     

道路工程杂填土地基处理方案研究

以长沙市郭亮南路某路段杂填土地基处理方案为例,对复合地基碎石桩方案以及局部换填方案进行了地基承载力及沉降计算分析,并从技术指标、造价、工期等方面综合比选,确定了厚度较大的杂填土地基处理方案,可为同类型城市道路杂填土路段地基处理方案的决策提供参考。     

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。     

化学灌浆技术在隧道接缝防水处理中的应用

针对传统的隧道接缝防水处理方法防水系数较低的问题,进行化学灌浆技术在隧道接缝防水处理中的应用研究。通过有效的灌浆前隧道勘查工作,为后续化学灌浆技术的实际操作提供科学依据,根据隧道地层特征和隧道接缝防水处理要求选取合适的灌浆材料,通过计算化学灌浆量和灌浆孔径设计准确的化学灌浆孔施工方案,经过清除隧道裂缝内残留物、根据灌浆孔设计图进行钻孔、注入灌浆材料、嵌缝、封孔等施工流程,实现了化学灌浆技术对隧道接缝防水处理。实验证明,基于化学灌浆技术的隧道接缝防水处理方法具有较低的漏水率。     

多年冻土区隧道施工过程中围岩融化圈变化规律研究

多年冻土区隧道在施工过程中围岩受施工热源的影响形成融化圈,在季节性冻融作用下,会造成衬砌表面开裂、剥落、覆冰等冻害.因此,减少施工对冻土原始地温场的扰动是寒区隧道施工的重要控制因素之一.本文以青藏高原风火山隧道为背景,结合实际施工工况、环境温度及地温数据,基于传热学理论,利用数值仿真开展隧道开挖暴露时间、初支施作时机、贯通后有无保温层、气候变暖等因素下隧道围岩融化圈变化规律研究.结果表明:与无支护阶段相比,有初期支护隧道围岩融化圈深度在30 d内减少了25.6％,融化圈发生时间推迟了6d左右,及时施作初支可有效减小隧道融化范围;隧道围岩融化圈呈月牙形分布,内侧线扩大速率大于外侧线减小速率,施工引起的热扰动对隧道围岩的回冻有显著影响.考虑气候变暖因素,提出铺设5 cm厚保温层能有效抑制围岩出现季节性冻融圈.     

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。