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。     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

天气因素对福州地铁客流的影响分析

地铁作为一种绿色出行方式，是缓解城市交通拥堵的重要手段。地铁客流受到多种因素影响，其中天气因素变化较快，会造成地铁客流的快速变化。了解天气因素对地铁客流的影响，有助于建立相应的运输组织响应措施。本文旨在量化分析天气因素对福州地铁客流量的影响，并考虑原始天气指标的局限性，引入体现舒适度的指标。建立地铁客流与天气因素(包括气压、相对湿度、风力、降水、风寒指数等级、综合舒适度指数等级等)之间的多元线性回归模型，量化影响方向和影响程度。此外，工作日与非工作日的客流模式差异较大，将两者分别建模分析。研究发现：工作日，降水、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响；非工作日，降水、气压、相对湿度、风寒指数等级和综合舒适度指数等级对地铁客流有显著影响。总体而言，非工作日地铁客流对天气因素更加敏感。     

盾构砂性渣土-泡沫混合物渗透性影响因素研究

渣土改良是确保土压平衡盾构在砂性地层中安全高效掘进的重要措施。目前盾构渣土常用的改良剂是泡沫剂,泡沫与砂性渣土混合后能有效降低刀盘扭矩、提高渣土的抗渗性。为研究盾构砂性渣土-泡沫混合物渗透性的影响因素,通过常水头渗透试验,从砂土级配、泡沫剂体积分数以及泡沫注入体积比3个方面分析混合物渗透系数的变化规律。结果显示： 1）混合物的渗透系数与等效粒径d20呈正相关变化; 2）随着时间的增加,混合物的渗透系数K20逐渐增加; 3）随着泡沫剂体积分数的增大,混合物的渗透系数先减小后增大; 4）当泡沫的注入体积比达到一定值时,混合物的渗透系数趋于稳定。     

点汇聚系统的航空器污染物减排效应与机理

为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理，采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油 流量及污染物计算模型，设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景，对比分 析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况，并 从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。 研究发现：在非高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg， 点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放，对NOX、SOX和PM减排效果显著；在高 峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg，点汇聚系 统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放，其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明： 无论是非高峰时刻还是高峰时刻，点汇聚系统都具有良好的环境效益，可有效减少污染物的排放 总量，且对NOX减排效果最佳；较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的 关键驱动因素。     

船体板格极限强度数值计算影响因素及敏感分析

船体板格极限强度的有限元计算方法应用广泛,但其计算方法具有一定的不稳定性,计算结果受多种因素的影响.本文针对船体板格有限元计算方法的不稳定性进行研究,通过将有限元计算结果与其他学者的研究成果进行对比,验证本文所采用的有限元方法的可靠性,然后针对板格材料、初始缺陷、网格密度、边界条件等几种因素的敏感性进行具体研究,发现理想应力应变关系会使得结果偏于危险.网格形状和网格密度对于结果均有影响,边界条件对于有限元结果有影响,最大误差在7.2%,并且模型3会使得结果偏于危险.初始缺陷是一敏感因素,最大误差在20%,因此需要根据实际缺陷选取合适的屈曲模态和比例因子.     

不同因素对潜堤波浪传播的影响

针对波浪穿过梯形潜堤时的波浪形态沿程变化问题,以梯形潜堤为研究对象,通过二维水槽试验,研究梯形潜堤上规则波的传播特征。以比波高为参数分析不同波浪要素(波高、周期和水深等)对波浪传播变形的影响。试验结果表明,其他条件不变时,入射波高越大、波浪周期越小、堤顶淹没水深越小时,波高在潜堤上方衰减越明显。在有足够水深,且波高较小时,波浪对潜堤均有良好的穿透性;波高较大时,波浪在潜堤上部发生破碎,波浪穿过潜堤后波高衰减,此时潜堤的消波作用明显;在波浪不发生破碎情况下,较长周期波浪在潜堤顶部比波高增大,且出现双峰值。     

Promoting public bike-sharing: A lesson from the unsuccessful Pronto system

In 2014, Seattle implemented its own bike-sharing system, Pronto. However, the system ultimately ceased operation three years later on March 17th, 2017. To learn from this failure, this paper seeks to understand factors that encourage, or discourage, bike-sharing trip generation and attraction at the station level. This paper investigates the effects of land use, roadway design, elevation, bus trips, weather, and temporal factors on three-hour long bike pickups and returns at each docking station. To address temporal autocorrelations and the nonlinear seasonality, the paper implements a generalized additive mixed model (GAMM) that incorporates the joint effects of a time metric and time-varying variables. The paper estimates models on total counts of pickups and returns, as well as pickups categorized by user types and by location. The results clarify that effects of hilly terrain and the rainy weather, two commonly perceived contributors to the failure. Additionally, results suggest that users in the University District, presumably mostly university students, tend to use shared bikes in neighborhoods with a higher household density and a higher percentage of residential land use, and make bike-sharing trips regardless workdays or non-workdays. The paper also contributes to the discussion on the relationship between public transportation service and bike-sharing. In general, users tend to use bike-sharing more at stations that have more scheduled bus trips nearby. However, some bike-sharing users may shift to bus services during peak hours and rainy weather. Several strategies are proposed accordingly to increase bike ridership in the future.     

城市交通系统通行性影响因素及计算理论

文章分析了震后城市交通系统通行性的影响因素,提出了包含路段单元通行概率、路段连通概率及路网连通概率的城市交通系统通行性计算理论,为城市路网的连通可靠性评价提供参考。     

Empirical analysis of short period traffic counts and their efficiency: the case of Indian traffic

Short period traffic counts (SPTCs) are conducted routinely to estimate the annual average daily traffic (AADT) at a particular site. This paper uses Indian traffic volume data to methodically and extensively study the effect of four aspects related to the design of SPTCs. These four aspects are: (i) for how long, (ii) on which days should SPTCs be carried out, (iii) how many times, and (iv) on which months should SPTCs be carried out? The analyses indicate that the best durations for conducting SPTCs are 3 days (starting with a Thursday) and 7 days, for total traffic and truck traffic, respectively. Further, these counts should be repeated twice a year keeping a separation of two months between the counts to obtain good estimates of AADT at minimal cost. An additional outcome of this study has been the determination of seasonal factor values for roads in developing economies, like India.