基于改进熵值法的隧道照明环境评价研究

针对现有隧道照明环境评价方法主观性较强、考虑评价指标单一的问题,从光源、交通状况、通风条件以及空间通视性4个方面选取评价指标,利用改进熵值法明确各评价指标的影响程度,并结合基于BP神经网络的模型简化和基于聚类分析的安全等级划分,构建隧道照明环境评价体系。研究结果表明：权重计算结果充分反映了实测数据本身蕴涵的信息,解决了由于数据离散程度较大导致指标权重值较大的问题;基于BP神经网络的照明环境评价简化模型计算精度较高,计算拟合判断系数R²=0.934;经检验瞳孔面积变化率均值、中位数均与评估值的变化规律基本保持一致,评估值W可以有效评估隧道内部照明环境综合危险程度。     

基于神经网络的城市停车需求预测模型

在对城市停车需求分析基础上,提出利用总停车需求、公共停车需求、私人停车需求作为城市停车需求的判别指标。基于BP神经网络对多输入与多输出的数据具有较良好的拟合能力的特点,建立基于BP神经网络的城市停车需求预测模型。以佛山市某停车场为例,分析BP神经网络在停车需求中的适应性,仿真结果表明:BP神经网络预测模型对每组数据的预测相对误差最大为18.80%,最小相对误差为6.21%,符合预测精度要求,具有一定的实际操作性。     

基于小波神经网络的短时交通流预测

针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。     

基于灰色关联分析和SOM-RBF神经网络的高速公路交通量预测方法研究

本文选取两段高速公路交通量相关数据作为样本,基于聚类算法改进RBF神经网络对交通量进行预测,考虑影响因素的复杂多样,其中对云南元磨高速普洱段数据建立灰色关联分析,得到选取的特征影响因素的关联度大小,其中普洱市总人口数关联度最小为0.5532。随后引入自组织特征映射神经网络(SOM)构建聚类模型。采用先聚类分析、再分别预测的思路,解决了由于RBF神经网络对于少量样本和训练样本点分散所引起的预测精度降低的问题,改进的神经网络泛化能力有所提高,结果表明:SOM-RBF组合算法对元磨高速交通量进行预测,其相对误差维持在6%以下,平均相对误差为3.81%,预测效果较BP神经网络和RBF神经网络有较大的提升。通过两段高速公路的实例分析,验证了SOM-RBF组合算法有良好的预测效果和适用性,可有效的用于交通量预测,具有较高的实用价值。     

基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。     

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回顾了现有信号交叉口机动车服务水平确定方法,提出了基于模糊神经网络的信号交叉口服务水平模型,设计了基于可视化仿真的驾驶员感受量化调查方法。该模型首先将评价指标输入模糊化,以便利用模糊理论模拟驾驶员的感受形成过程,然后利用人工神经网络驱动模糊推理,从而预测驾驶员对交叉口运行状况的感受,以及交叉口服务水平。本文以混合交通条件下信号交叉口转向车流为例,利用调查数据标定、验证模型。实验结果表明,该模型能够有效预测驾驶员对交叉口运行状况的感受和交叉口服务水平。通行能力、饱和度与驾驶员感受打分值之间的相关性较弱,但方差分析表明这两项指标是感受打分值及服务水平的显著影响因素。延误与感受打分值显著相关。     

不同预测方法的沥青混合料弹性模量对比研究

通过对比分析沥青混合料弹性模量的不同预测方法,找到一个最合理的快速预测方法。利用BP神经网络方法预测了不同温度的沥青混合料弹性模量,建立了沥青混合料弹性模量Et/E20值与温度的关系,在此基础上,与其它预测方法进行对比研究。研究内容包括:沥青混合料弹性模量数据调查及影响因素分析,不同预测方法的沥青混合料弹性模量预测结果,BP神经网络预测结果与其它方法的对比分析。通过对不同预测结果的对比分析,论证了BP神经网络方法的科学合理性。研究认为:BP神经网络方法可以准确地预测不同温度的沥青混合料弹性模量,与其它方法相比,具有一定的优势。     

基于改进BP神经网络的公路工程概算审查

提出了采用改进型BP神经网络进行公路工程概算审查,并采用动量法和学习率自适应调整的策略改进BP神经网络算法,建立了以路面类型、公路等级、横断面类型、横断面高度、横断面宽度、地基处理类型、路面材料类型、路面厚度、防护工程等影响公路工程概算金额的特征因素为输入,概算金额为输出的9—5—1的改进BP神经网络,实例计算中预测值与审查结果值线性回归的相关系数都大于0.9,表明改进型BP神经网络可以较好地用于公路工程概算审查。     

上海市典型干道通行能力研究

通过对影响通行能力因素的分析,探讨城市道路实际通行能力的一般计算方法,包括非港湾式公交站对通行能力的影响系数的计算方法。依据实际调查数据验证,对该方法的准确性进行了检验,并给出了相应成果的适用条件。     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物,虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

高速公路沥青路面病害分析

车辙是在行车荷载重复作用下，路面产生积累永久性的带状沟辙。特别是在夏季多高温、水侵害、轴重、超载影响下，极易出现车辙、泛油。尤其是高速公路路面会出现不同程度的车辙、推移病害，这种路面病害会导致平整度下降，并影响高速行车的舒适性，严重的病害甚至会大大影响行车安全。     

水泥混凝土路面损害处治综述

随着国民经济水平的迅速提高，我国水泥混凝土路面修筑里程逐年增加，但同时路面经常受重交通荷载、环境条件等外部作用影响，损害是不可避免的，养护维修任务越来越重。在进行养护或维修前，必须认清各种病害的机理，进而进行针对性的修补工作。本文就水泥混凝土路面的常见病害，从分类，机理到具体的处治办法进行了阐述。     

电子文件归档工作

电子文件的产生,不仅意味着一种新型载体档案的诞生,而且也标志着人类记录信息、传达信息、留存信息的方式发生了变革.目前,在中山市公共汽车公司,公交智能化已纳入企业的发展规划,办公自动化在财务、报税、人事工资、票务、营运调度、营运统计、库存物资、车辆档案、保养计划、汽车配件销售、稽查等方面广泛应用电脑化管理.随着办公自动化程度的不断提高,必须高度重视并规范电子文件归档管理,保障电子文件和电子档案的安全保管和开发利用,以便更好地为企业的生产管理服务,这也是企业档案管理一个崭新的课题.