浅埋顶管沉井周边土体的三维破坏形状及沉降研究

为研究顶管沉井及周边土体在顶进力作用下的形变范围与大小，以加固旋喷桩作为沉井周围加固体建立ABAQUS软件计算模型，并将模拟结果与工程实例、PLAXIS 3D软件所得结果进行对比分析。同时，采用广州地区花岗岩残积土进行室内沉井模型试验，并通过试验结果对数值模拟结论进行验证，得出结论如下： 1）在开挖基坑前达到设计强度的旋喷桩能有效减小基坑周边土体塌陷变形、坑底隆起。2）在施加工作顶推力下，前侧主动区首先出现贯通裂缝，竖向位移斜率增大出现明显拐点；继续增大顶推力，土体位移会急剧增大导致地表沉降严重。3）对于后背土体，在顶推力作用下，地表破裂线的切线角度从0°逐渐增大至45°+φ/2，导致破裂范围也不断扩大；达到45°+φ/2处后，继续施加顶推力会导致短轴方向破坏范围扩大的速度较长轴方向的速度更快；三维空间中被动区破坏土体在地表处产生形状为椭圆的破坏面，椭圆长轴方向为顶推轴线方向，被动破坏体呈现为牛角状椭圆楔体。     

诱导信息下城市轨道交通乘客路径选择行为研究

为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与 路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考 虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明，基于混合决策规则的模型拟合效果最高(调整优度比达0.396)。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP，乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息；引入信息推送频率时间价值，并对比得出，女性、中老年及非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务；分析各属性弹性值，表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段，在特定场景下(例如高峰拥堵和突发事故)诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理，有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略辅助客流组织管理。     

智能网联车辆交通信息处理技术与信号控制方法研究

随着科学技术的不断加强,智能网联车辆的数量也在不断增加,在智能交通系统发展中,车联网发挥了重要作用,人们对于车联网的研究也越来越多和越来越深入,为了能够使车联网更好的普及,应该加强对智能网联车辆交通信息技术和信号控制的研究。本文基于目前车联网发展现状对智能网联车辆信息处理技术和信号控制的方法进行探讨研究,以供参考。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

旅游交通融合发展研究——以福建省为例

为深入落实"交通强国"战略和实现"全域旅游"目标,推动旅游与交通深度融合发展,需做好旅游交通体系发展的顶层设计。通过分析旅游交通面临的问题,提出了旅游交通融合发展的理念。将福建省作为案例,针对福建旅游交通网络面临的问题,提出了"快旅慢游"旅游交通体系的建设目标、实施方案及保障措施。依托高铁、民航、邮轮和公路等综合立体交通网络,提出了"一带三环多放射"旅游交通"快旅"通道的发展思路;通过特色旅游产品开发、旅游服务质量提升等方面,规划了"慢游"微循环旅游交通的发展方案,构建了福建省多层次、综合立体的旅游交通体系发展新格局。以期通过福建省旅游交通融合发展案例研究,为其他省市旅游交通融合发展借鉴参考。     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。     

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。     

收费公路资产证券化定价及发行方法研究

从数据驱动视角出发，本文探讨收费公路资产支持证券的结构化定价方法。首先，构建反 映交通量风险特征的收费公路通行收入自回归积分滑动平均模型；其次，基于瀑布式偿付结构和 到期收益率Nelson-Siegel模型计算不同等级证券发债规模与息票利率；最后结合成渝高速和渝 蓉高速现实数据进行仿真分析。研究发现，高速公路成熟期的通行收入具有尖峰厚尾特征，成长 期的通行收入更兼具显著的波动聚集效应。数据驱动的定价模型能够刻画通行收入的风险特 征，合理估计优先级的证券融资比例，比只考虑利率风险的现金流折现法更具有优势；从发行方 式来看，合并发行的融资结构显著优于单独发行。管理启示是改变以单个高速公路项目为基础 的特许经营权融资，通过绩优绩差项目的合并发行优化融资结构。     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

悬链式单浮箱防波堤水动力特性试验研究

为研究悬链式单浮箱防波堤水动力特性的影响因素,采用二维物理模型试验方法,讨论规则波下相对吃水S/d、相对宽度B/L、锚链刚度k、锚链系泊倾角α等因素改变时浮堤模型的透射系数K_t和锚链上最大拉力F的变化规律。试验分析采用平均波高计算透射系数K_t,以前1/10最大拉力平均值作为最大拉力F。结果表明:相对宽度B/L0. 3时,相对宽度B/L是影响浮箱模型消浪性能的主要因素;相对吃水S/d0. 14时,相对吃水S/d是影响锚链上最大拉力F的主要因素。所得结果可以为悬链式单浮箱防波堤的设计和进一步研究提供参考。