基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测

为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响.进一步发挥支持向量机(SVM)的快速归类和K近邻算法(KNN)的高预测精度的优点,提出了基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.具体方法为:用SVM训练少量数据生成子数据库,随后采用KNN识别相似模式预测短时公交客流.通过采集深圳市南山区4条公交线路降雨条件下的客流数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性.结果表明,SVM-KNN算法的综合平均绝对误差(MAE)为8.437,综合均方误差(MSE)为10.725,综合平均相对误差(MAPE)为8.8%,综合均方相对误差(MSPE)为11.3%,比常用的RBF模型的MAE,MSE,MAPE及MSPE各类误差分别降低了3.646,3.631,4.6%,5.5%.      

水平成层土质边坡破坏机理及极限承载力研究

采用室内模型实验以及极限平衡水平条分法对水平成层土质边坡的破坏机理以及稳定性进行研究。通过建立室内模型试验分别研究了分层厚度以及边坡高度在坡顶施加荷载的情况下的荷载-位移规律、极限承载力、滑动面形态和位置,得出了在坡顶作用相同宽度荷载的情况下,极限承载力随着分层厚度的增加而增大;当保持边坡坡比、加载方式以及分层厚度相同的情况下,不同边坡填筑高度对极限承载力的影响甚微。水平层状土质边坡滑动面为圆弧段与直线段的组合形式。基于极限平衡法的基本原理,针对边坡水平成层的性质以及圆弧+直线的破坏形式,对滑动体进行水平条分,推导了该类边坡极限承载力计算公式,并且与试验工况结果以及竖向条分法计算结果对比分析。结果表明:极限平衡水平条分法较之于竖向条分法在水平层状边坡稳定问题中具有一定合理性。     

电动汽车再生制动能量优化控制策略的研究

通过对电动汽车的无刷直流电机能量回馈系统进行全面分析,进而讨论如何合理高效地回收再生制动能量;并运用模糊控制算法对机械制动和再生制动之间的关系进行合理的分配,协调二者的比例分配。有力地证明模糊制动力分配策略能够提高电动汽车的能量回收率,相应增加续驶里程。     

重载沥青混凝土路面结构分析

针对重载车辆,基于有限元法,建立了典型沥青混凝土路面结构的三维有限元分析模型,分析了不同轴载与轴型作用下的沥青路面路表弯沉、面层和基层的层底应力分布状况.结果表明:路表弯沉、面层和基层的层底应力随轴重的增大近似成同比例增大,路表弯沉随轴数的增多而增大,面层层底应力受轴数的影响很小,而基层层底应力受轴数的增多反而有所减小...