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1.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献
2.
3.
文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。 相似文献
4.
5.
为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明:改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有效、准确的,对相关大跨桥梁结构安全及耐久性评估有一定的参考价值。 相似文献
6.
为建立施工阶段大断面隧道掌子面稳定性评价方法,结合郑万高铁大型机械化特点,对郑万高铁湖北段隧道掌子面地质信息进行统计分析,将掌子面稳定性分为A整体稳定、B局部掉块、C上半断面不稳定和D全断面不稳定4个级别,并建立以岩石坚硬程度、岩体完整程度和地下水状态3个指标的掌子面稳定性定性分级方法,得出围岩级别与掌子面稳定性的对应关系。研究结果表明: 1)岩石坚硬程度、岩体完整程度和地下水状态是围岩分级指标中使用率最高的3个指标; 2)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级围岩的掌子面稳定性为A级。 相似文献
7.
为实现大断面隧道机械化施工,针对郑万高速铁路湖北段隧道机械化施工所面临的掌子面稳定性控制、支护结构参数优化、机械化施工工法及施工工艺参数选取等主要问题,采取现场试验、资料调研、理论分析等手段,提出掌子面稳定性综合分级方法及稳定性控制措施,并对超前支护、洞身支护参数进行优化。郑万高速铁路采用全断面法和微台阶法2种工法进行施工,同时,对高压劈裂注浆、低预应力锚杆、超挖控制、高标号初喷混凝土等施工工艺进行探索和应用; 在信息化项目管理平台的基础上,建立基于施工动态管理的隧道作业面分类管理方法。研究成果在郑万高速铁路的成功应用将极大提高隧道建设的机械化水平,为隧道机械化施工提供参考。 相似文献
8.
将垃圾土应用于公路路基填筑是实现垃圾土大规模资源化利用的有效途径。本文首先对实际垃圾土进行筛分处理,制得适用于公路路基的垃圾筛余土(简称垃圾土);进而,通过室内试验研究了直接压实垃圾土和固化垃圾土的抗剪强度、CBR值等力学特性;以此为基础,修筑直接压实垃圾土路基试验段,并采用适宜的新型施工工艺修筑固化垃圾土路基试验段,监测路基的工后沉降随时间的变化规律,对比两种垃圾土路基的应用效果。结果表明:固化垃圾土与直接压实垃圾土相比,粘聚力提高1.6~1.9倍,内摩擦角提高30%以上,CBR值提高4.5~5.1倍;固化垃圾土路基的工后沉降比直接压实垃圾土路基降低64.7%,且能够更早地趋于稳定。以上结果证明:本文提出的固化垃圾土路基施工工艺和垃圾土资源化利用途径是可行的。 相似文献
9.
10.
科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。 相似文献