非线性分类模型在高速公路边坡监测中的应用

针对高速公路边坡形变预测数据存在非线性和不确定性的特点,为探究边坡监测地质参数与边坡安全系数的相关性,文章基于广西某高速边坡监测数据,应用SVM和ANFIS等非线性分类模型对边坡监测地质参数进行计算分析。结果表明:ANFIS计算结果最大误差为0.281 3,平均误差为0.107 8,更接近实际误差,获得的预测结果相对更为准确有效,为判断边坡安全性和采用边坡防护防治措施提供参考。     

高速公路交织区汇入行为预测研究

构建高速公路交织区汇入决策模型，准确预测车辆汇入行为可以有效地减少汇入风险，缓解因不恰当汇入行为导致的高速公路拥堵。本文提出一种基于CART分类树的车辆汇入行为预测模型，基于NGSIM车辆轨迹数据并综合选取14个影响汇入行为的特征变量对模型进行验证与分析。由预测结果可知：模型的预测效果较好，泛化程度较高，其分类准确率，真正类率和真负类率分别为98.4%,98.5%和94.7%；与二项逻辑回归模型及支持向量机模型预测结果进行对比，分析结果表明CART分类树模型在预测交织区汇入行为上具有更高的准确率与正确率，并表现出更优异的性能。由变量敏感性分析结果可知：汇入车辆速度、辅助车道上前车与主体车辆之间的距离、主体车辆的超车时间等对交织区汇入行为具有重要影响。     

基于Workbench的含半穿孔油气管道疲劳寿命数值模拟

基于Workbench多场耦合分析平台Fatigue Tool模块对含半穿孔缺陷油气管道开展数值模拟分析。根据雨流计数方法将管道所受非周期性载荷历程转换为可用的应力循环载荷,并选用4种不同应力修正方法进行数值模拟。最大等效应力集中在沿管道周向扩展的半穿孔右侧边沿,表明此处疲劳可靠性最差,其次为半穿孔附近区域。4种修正方法计算结果中,Soderberg法的疲劳寿命最小,无平均应力修正法的疲劳寿命最大。而Goodman法与Soderberg法计算结果较接近,疲劳失效预测偏安全;其余两种方法的结果偏不保守。在实际工程中,采用Goodman法、Soderberg法进行预测较安全。     

非等时距灰色预测模型在连拱隧道监测中的应用

针对对门坡连拱隧道采用中导洞上下台阶法施工过程中隧道洞内变形的现场监测信息,采用非等距灰色预测模型对连拱隧道施工过程中隧道围岩的变形趋势进行了预测,并将预测结果与由指数模型和双曲线模型得到的结果进行了对比分析.分析结果和工程实践表明,其预测结果精度高,更接近于实测值,能很好地反映连拱隧道围岩的变形规律.     

核级管道腐蚀数据的概率统计分析

针对核级管道腐蚀环境的复杂性及腐蚀过程的随机性,提出了基于概率统计方法的最大腐蚀深度预测模型。首先对核级管道进行腐蚀失效分析;其次采用广义极值分布模型（GEV）拟合管道最大腐蚀深度数据,用L-矩法计算模型的参数值,分析核级管道腐蚀深度的统计规律;最后引用回归期的概念预测管道最大腐蚀深度。以某核级管道为例,预测其最大腐蚀深度为4.575 1 mm,超过最大腐蚀深度的概率为0.75%。计算结果证明：应用极值理论作统计分析时,广义极值分布模型具有更广的适用性,该研究对分析腐蚀管道的可靠性和安全性具有一定的意义。     

基于神经网络的无信号路口人车交通行为预测分析

以无信号灯路口人车交通行为为研究对象,对行人和机动车辆在无信号灯路口的整体交通行为进行分类预测。在对路口现场交通情况进行拍摄后,用电脑的分帧技术对所需要的数据进行提取和分类,而后建立BP神经网络模型,确定神经网络的输入变量与输出变量。将样本数据导入神经网络并进行训练和测试后,得出行人和车辆过街类型的分类准确率,并且通过准确率所达到的标准来证明了BP神经网络模型的可行性。     

一种改进的L-OD法及其应用

在物流需求预测中常常存在着地域差异大、基础数据收集难的问题,本文在理论研究和实践的基础上提出一种改进的L-OD法。该方法在将预测地区划分为内部小区和外部影响区的基础上,提出结合主成分分析和聚类分析的区域物流水平分类方法,应用弹性系数法预测物流总量,根据发生吸引权重分析内部小区的物流生成量,构建综合权重模型计算影响区的物流生成量,构建双约束重力模型预测物流分布量。最后应用改进的L-OD预测四川省物流需求,预测结果与四川省的发展规划契合,并且能够为未来四川省"十四.五"相关规划提供科学的数据支撑。     

基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测方法

交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据的特点,应用交通波理论,提出基于斜率法和LWR交通流模型法的两种方法对交通波波速进行估计,进而对排队长度的实时检测,最后使用NGSIM数据集对该系统进行验证。结果表明,基于LWR交通流模型法的方法二估计结果更接近于真实值,且无人驾驶车比例越高,估计结果越准确。实验证明该系统具有实时性、高效性和准确性的优点。     

基于HMM的交通运行态势评估及预测方法

文章以西安绕城高速公路为例,应用构建的预测模型,预测路网交通运行态势,并评估预测结果,对比HMM、自回归移动平均模型和灰色马尔可夫模型三种预测方法的准确率和误差,所提出的HMM预测模型不仅能从整体上预测路网交通运行态势的态势值,且准确率更高、误差更小。     

地震作用对盾构隧道管片张开量的影响及预测北大核心CSCD

为探索地震作用对盾构隧道管片张开量的影响,借助数值分析软件,分析典型工程在不同方向地震作用下管片张开量的分布规律。基于计算结果,对地震加速度与地震引起的管片张开量进行归一化处理,结合现有的管片张开量计算公式,提出了不同埋深隧道在地震作用下管片最大张开量预测方法。研究表明:地震作用对盾构管片环缝张开量有显著的影响,管片最大张开量的最大增幅为16%,平均张开量的最大增幅为27%;地震烈度为8度以下的区域,在静、动荷载作用下,盾构隧道管片抗震加固范围主要在工作井附近3~5环;地震烈度为8度及以上的高地震烈度区,应沿隧道轴向对环缝接头进行抗震加固。与数值计算结果对比表明,提出的考虑地震作用的管片最大张开量计算方法具备一定合理性。