沥青路面使用性能评价及预测模型分析

沥青路面使用性能评价和预测对养护决策和费用利用具有重要意义。文中对现阶段沥青路面使用性能评价方法进行分析,包括路表功能性指标、路面结构承载力评价指标等,结合评价原理、评价手段对裂缝、车辙、平整度、弯沉等的评价方法提出改进建议;最后对沥青路面使用性能预测模型进行简要分析。     

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。     

基于小波神经网络的地铁基坑地表沉降随机预测

通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小.在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性.利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化.在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型.工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8％,相比传统公式的计算值更具合理性.     

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。     

地铁车辆轮对外形尺寸在线检测系统

在地铁车辆运行过程中,车轮受环境影响磨损较为严重,易导致外形尺寸超限.实现轮对外形几何尺寸的自动检测是关系车辆行车安全和正常运营的关键.采用光截图像法,设计了轮对外形尺寸检测系统,实现了轮缘高度、轮缘厚度、车轮内距、车轮直径的在线自动测量.该系统采用LS-SVM预测模型实现了对地铁车辆车轮磨耗趋势的精确预测分析;并将轮对外形尺寸测量参数结合预测模型运用到轮对检修中,产生了较好的经济效益.     

基于有限混合零截尾事故预测模型的事故多发段判别方法

为了准确判别事故多发段,有针对性地提出安全应对措施以提升道路交通的安全水平,针对零值缺失交通事故数据并考虑其异质性特点,在单零截尾负二项(ZTNB)模型的基础上建立有限混合零截尾事故预测模型(FMZTNB)。应用R软件对单零截尾负二项模型中的参数进行估计,采用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对FMZTNB预测模型参数进行求解,并采用Gelman-Rubin收敛统计量对抽样结果进行检查。选择事故风险水平分别为低、中和高的9个路段,分别用2种模型对交通事故次数进行预测。综合观测到的事故次数和相应的事故预测模型结果,采用经验贝叶斯方法对事故相对多发段进行判别。最后采用事故次数一致性检验、判别点段一致性检验和排序一致性检验3种检验方式对判别结果对比分析。结果表明:基于事故率的事故相对多发段判别方法存在较大的不一致性,基于零截尾负二项预测模型的路段事故相对多发判别结果明显优于基于传统负二项预测模型的结果。整体上,基于有限混合零截尾事故预测模型的事故相对多发路段的判别结果高于基于单零截尾负二项分布模型的判别结果。     

蒸发波导环境下海上超视距通信应用研究

提出不同条件下蒸发波导预测方法:基于水文气象条件的海上舰艇蒸发波导预测模型选择方法和基于GPS信号利用贝叶斯正则化BP神经网络反演蒸发波导的方法;结合舰艇微波频段通信模式及电磁波在蒸发波导环境下的传输损耗,研究蒸发波导环境下海上超视距通信,定量估算出最大有效通信距离,仿真结果表明蒸发波导环境下微波频段通信可达视距范围之外;研究超视距通信电磁盲区分布特征及影响因素;建立蒸发波导环境下舰艇超视距通信模型及应用流程.结合实际海上通信需求,提出蒸发波导环境下舰艇海上超视距通信应用.     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

蒸发波导环境下海上超视距通信应用研究

提出不同条件下蒸发波导预测方法:基于水文气象条件的海上舰艇蒸发波导预测模型选择方法和基于GPS信号利用贝叶斯正则化BP神经网络反演蒸发波导的方法;结合舰艇微波频段通信模式及电磁波在蒸发波导环境下的传输损耗,研究蒸发波导环境下海上超视距通信,定量估算出最大有效通信距离,仿真结果表明蒸发波导环境下微波频段通信可达视距范围之外;研究超视距通信电磁盲区分布特征及影响因素;建立蒸发波导环境下舰艇超视距通信模型及应用流程。结合实际海上通信需求,提出蒸发波导环境下舰艇海上超视距通信应用。     

基于岩体指标和掘进参数的TBM净掘进速率预测模型

净掘进速率是TBM施工速度的主要评价指标,与围岩物理力学性质、TBM掘进参数之间存在一定相关性。文章以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,基于现场实测数据,选择岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、泊松比、岩石耐磨性CAI值等岩体指标,以及刀盘推力和刀盘转速等掘进参数,进行TBM净掘进速率与有关影响参数之间的单因素相关性分析,得到相应拟合公式;基于TBM净掘进速率与岩体指标、掘进参数之间的相关性,利用多元非线性回归方法建立了TBM净掘进速率预测模型。通过将兰州水源地建设工程输水隧洞实测TBM净掘进速率和预测结果进行对比,验证了TBM净掘进速率预测模型的合理性。研究结果表明:(1)在复杂的多种地质条件下,TBM净掘进速率与岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、岩石耐磨性CAI值、刀盘推力以及刀盘转速呈负相关关系,与泊松比呈正相关关系;(2)干湿状态对岩石耐磨性CAI值有一定影响,饱和状态下岩石耐磨性CAI值与TBM净掘进速率之间的相关性更显著;(3)建立的多元非线性回归预测模型,预测精度较高,可为相似地质条件下TBM净掘进速率估算提供参考。