基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地位置与手机信令数据位置信息之间的对应关系.最后,利用手机信令数据,通过获取志愿者在居住地网格位置的停留特征以及非居住地网格位置的停留特征训练朴素贝叶斯分类器模型,继而完成机器学习方法的建立并应用到其他手机用户实际居住地的识别.分析结果表明:基于有监督学习方法的人口分布辨识方法较传统的阈值判断方法预测精度有明显提升.     

公交信息的乘客光环效应

光环效应是一种特殊的非理性心理现象，可利用其改善公交乘客的满意度.本文认为显著维度光环效应指标除了满足对总体满意度作用系数最大外，还应新增 3个基本特征，据此提出了一种新的基于多个特征的显著维度光环效应指标辨识方法，克服了单个特征有时错误识别的缺陷.基于 2017年武汉市公交乘客满意度数据，利用双因素和决策树法辨识潜在的显著维度光环效应指标，缩小辨识范围.利用各分项满意度指标的影响人群比例，评分均值与总体满意度关系，对总体满意度的作用系数，评分方差等精确辨识了显著维度光环效应指标. 研究发现，公交信息服务对 55.42%的乘客具有反向光环效应.改善公交信息服务可显著提高不满意乘客的满意度.     

考虑环保要求的道路工程设计方法与要点研究

本文通过从道路工程建设对土地环境、水资源、生态环境和社会环境的影响入手,结合道路工程设计中的环保理念,针对道路工程的具体设计如道路线形设计、排水设计和边坡设计等,提出了相应设计方法和要点。     

非线性非保守系统的近似Birkhoffian化

研究了非线性非保守动力学系统的近似Birkhoffian化.基于等效线性化方法,通过平方误差累积最优原理,给出了非线性非保守系统的等效线性化系统.运用Santilli第一方法,得到Birkhoff函数为系统总能量的近似Birkhoff系统.最后,应用文中提出的方法,给出了两类非线性非保守系统的近似Birkhoffian方程.     

基于BP神经网络的舰船维修成本估计

舰船维修成本估计直接影响舰船企业的运营效益,针对当前舰船维修成本估计方法存在的一些局限性,以延长舰船寿命,提出基于BP神经网络的舰船维修成本估计方法。首先介绍当前舰船维修成本估计研究现状,找到当前各种舰船维修成本估计方法的不足,然后在此基础上依据舰船维修成本变化特点,引入BP神经网络建立舰船维修成本估计模型,最后通过Matalab2017平台实现了舰船维修成本估计仿真实验。相对当前其他的舰船维修成本估计方法,BP神经网络可以更好地跟踪舰船维修成本变化特点,不仅舰船维修成本估计精度高,而且舰船维修成本估计建模时间短,为解决复杂多变的舰船维修成本估计问题提供了一种新的方法。     

基于Matlab油船意外泄油性能的程序设计

基于概率方法的意外泄油性能参数计算是2010年1月1日及以后新造船破舱稳性需要评估的性能之一,满足一定的衡准要求方可。根据油船的分舱分别进行船底破损概率和船侧破损概率的插值,然后按照一定的公式求出船底破损后与船侧破损后的泄油量的加权之和,即意外泄油性能参数。由于手工计算费时费力,文章基于Matlab平台,开发了意外泄油性能参数的自动计算程序模块。计算结果与文献结果相比较,证明了本程序的计算精度,具有较好的工程实用价值。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性，提高交通流参数估计精度，基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法。根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵，利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性，使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性，组合3 种深度学习方法所得输出，得到交通流参数估计值。采用中国安徽省合肥市和美国加州萨克拉门托的交通流数据进行验证。结果表明：新方法的性能优于已有各种方法，使估计误差降低 5.72%~33.29%；新组合方法具有较高的准确性和可靠性，能为智能交通系统运营与管理提供高质量的基础数据。     

关于研发调车内燃机车两轴转向架的问题

对有前途的干线内燃机车两轴转向架的方案进行分析表明,为了合理选择结构方案,现有的科学技术储备是不足的.文章确认:研究工业企业专用线不平度的必要性,以便确定机车车轴动载荷对黏着性能的影响;还确认了用模拟的方法研究车轴的水平动力学,并在新生产的机车上进行试验检查的必要性,以便确定转向架与车体的横向联结部件的典型(优选)方案.对于使用刚性齿轮的牵引传动装置这样的方案,在对动力扭矩作用下的传动装置中的承载部件进行评估时,不允许作出牵引传动中无冲击特性的假设,也不可忽视车轮沿钢轨的滑行动作.从而提出正确模拟传动装置中尚未解决的动力过程这样一项任务.然而为了按照部件配置的条件来设计牵引电机的悬挂装置而利用先前已知的试验规律并未成功.为此提出,应使用装有弹性齿轮和"吊环"式悬挂装置的较为熟练掌握的牵引传动方案,以及使用在上下铰链轴之间的尺寸较小时能保持工作能力的、且允许它们与摆式悬挂一起统一化的悬挂装置方案.依据这样的解决方案,已经获得了1项发明专利和2项实用专利.     

神朔铁路钢轨折断风险评估模型研究

钢轨折断是一类严重的线路故障,研究钢轨折断风险评估对保障线路安全具有重要作用。基于模糊推理方法构建钢轨折断风险评估模型,该模型利用设备台账数据、钢轨状态检测数据和维修数据等相关的生产数据,识别钢轨折断致灾因子,量化评定致灾因子状态,建立模糊推理规则库,利用Mamdani模糊推理算法计算钢轨折断风险事件发生的可能性。最后采用神朔铁路神木北至黄羊城区间2013~2015年共3年的实际生产数据对模型的有效性进行验证,结果表明:所建模型可以较好地评估神朔铁路钢轨折断风险事件发生的可能性,对钢轨折断风险管理具有重要指导意义。