基于灰色动态模型的铁路客运量预测与分析

对铁路客运量实时准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的重要依据。运用灰色动态GM（1，1）模型，对武昌车站2000～2005年的客运量进行了预测，并结合实际统计数据对预测结果精度做出诊断和修正。基于此，对2006--2020年武昌车站的客运量进行了预测。结果显示，该模型直观，可操作性强，预测数据可靠，可以作为决策判断的依据。     

基于并联灰色神经网络的基桩沉降量预测研究

研究目的:静荷载试验是基桩检测中最直观有效的检测方法,其试验数据的科学有效性对试验结果的分析判定至关重要.本文旨在通过并联灰色神经网络模型,探讨静荷载试验中相似地质条件下基桩沉降量的有效预测和数据修补问题,并给出计算方法.研究结论:通过对桩周围土体的灰色关联分析,确定了区域内桩周围土体的关联度;借助线性加权的方法对灰色模型和BP神经网络进行并联整合,实现对单一模型的降噪优化;运用并联灰色神经网络,对相似土层区域范围内单桩静荷载试验数据进行有效预测,并进行误差比对.结果表明:该方法可综合考虑多方因素,对试验过程中缺失数据的修复、已知沉降量的拟合、未来沉降量的预测和关联区域内基桩沉降量参考值的确定具有实用价值.     

高铁运营隧道衬砌质量地质雷达检测技术

高铁运营隧道的衬砌质量检测具有时间紧、任务重、影响因素多、协同难度大等突出特点.针对高铁的特点和要求,在多条线路检测经验的基础上,系统总结了运营隧道衬砌质量的检测方法和流程,包括基础资料收集、实际测线布置、雷达天线频率和参数选取、现场测量工作、检测数据分析与判释等,给出了常见病害的特征雷达剖面和现场验证图像,对及时有效地探测和确诊隧道衬砌病害具有重要的参考意义.