基于时间序列和灰色模型的交通事故预测

利用时间序列和灰色模型理论,针对北方某城市的交通事故统计数据,分别建立了自回归移动平均模型及灰色模型,并对各模型进行了步长为12的预测。通过模型对比发现：2个模型的预测绝对误差分别为23.95%和54.32%,且对于具有季节周期性特点的序列,自回归移动平均模型的预测结果与实际观测值比较吻合,说明自回归移动平均模型比灰色模型更能充分挖掘历史信息以减少预测误差,并反映数据的周期性变化,具有良好的适用性。     

梁桥损伤识别的神经网络设计

神经网络已经越来越地到基于振动的结构损伤识别中。论文讨论了梁桥损伤识别的ＲＢＦ神经网络。扩大了输入向量和损伤分段的选择，取得了很好的识别效果。     

基于柔度差平均曲率的悬臂挡墙损伤识别

针对悬臂挡墙的损伤识别问题,提出了基于柔度差平均曲率的挡墙损伤识别方法.该方法引入微分几何理论中曲面上一点的平均曲率概念,通过该点上2个主曲率求其平均曲率.首先利用挡墙损伤前、后模态柔度矩阵求取柔度矩阵差,并以其列元素的平均值作为模态柔度差向量;然后利用中心差分法求得模态柔度差平均曲率作为检测挡墙损伤的新指标(FDMC).通过对悬臂挡墙的数值模拟研究,结果表明:无论对单处损伤还是多处损伤,该指标都能准确地识别挡墙的损伤位置;根据损伤程度和指标FDMC的相互关系进一步确定单元的损伤程度,且具有较高的识别精度.通过与已有的高斯曲率模态差指标进行比较,验证了该指标的有效性和优越性.     

基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

平均曲率模态法识别桥梁损伤可行性试验研究

设计了一个两跨连续梁实体桥梁模型。通过设定的2种不同损伤工况,采取车辆激励、锤击激励和环境激励3种激励方式模拟工程环境及传感器稀疏布置和加密布置两种形式,共进行了18种方案试验。分别采集加速度时程响应,进行了这些试验方案的模态分析;用平均曲率模态法对模型进行损伤识别,研究这种方法识别桥梁损伤的实用可靠性。试验分析结果表明:在试验工程环境下,平均曲率模态方法是识别桥梁损伤的一种可行方法,传感器的布置方式决定着损伤识别的有效性。     

电流变方向控制器的自回归双谱

介绍了电流变方向控制器的工作原理。当白器5苦干扰方向控制器时，可以用采样数据建立时间序列的自凹归模型。双谱分析是一种新的信号处理的有效技术，已可以定量描写信号间的非线性耦合，还可以抑制噪声、保留了信号的相位信息。文中应用自回归双谱研究电流变的方向控制器的动力学特性，其自动检测与控制系统是用虚拟仪器构成的。     

基于柔度矩阵的自锚式悬索桥主梁损伤识别研究

自锚式悬索桥的主梁具有梁—柱式受力特性,在运营阶段相对其他构件更容易出现损伤而造成安全事故.为保证结构的使用安全,该文以阳明滩大桥为背景,利用柔度矩阵损伤识别理论和有限元仿真分析对大桥主梁损伤识别技术展开研究.首先建立大桥完好状态下模拟实际的前4阶柔度矩阵,然后选择主梁4个典型损伤梁段形成具有不同程度损伤的6种损伤工况,并分别采用文中制定的矩阵对角线差MFD指标及其曲率MFDp指标对各工况进行损伤识别.识别效果表明:MFDp指标能够对全部工况进行准确识别,可用于大桥主梁损伤监控中.     

基于向量自回归模型的南京市旅游业影响因素分析

文章通过建立基于向量自回归(VAR)模型,研究南京市旅游业与某些影响因素之间的内在关系.选取2000—2018年的各项指标数据,通过变量平稳性检验、滞后阶数检验、单位根检验和格兰杰因果检验、脉冲响应分析对其进行关联分析.     

基于改进加权移动平均模型的船载无线链路质量预测方法

无线链路质量的准确预测可为高层网络协议设计和数据可靠传输提供有力支撑.受船舶环境因素影响,船载无线链路表现出高动态特性,无法仅根据前期数据变化规律对下一时刻的无线链路质量进行准确预测.在分析船舶环境因素对无线链路影响规律的基础上,引入航速影响因子,量化船速对无线链路的影响程度,建立船速与预测权重系数之间的关联关系,重构加权移动平均预测模型,提出1种船载无线链路质量自适应预测方法NS-EWMA.结果表明,针对船载无线链路质量预测,NS-EWMA预测方法不仅可以实时和精准感知链路长时间的连续变化,还可以平滑短期的低幅度波动并保持良好的稳定性.在EWMA权重系数取值固定为0.5时,NS-EWMA的协方差和均方误差分别提高了1.655和2.5.     

基于ARX模型的钢管混凝土拱桥损伤评估方法研究

健康监测系统(SHM)对桥梁进行实时监测,能够有效预测拱桥结构状态变化.该文提出一种外因输入自回归(Auto-Regressive with eXogeneous,简称ARX)模型预测结构损伤的方法.使用变形监测值作为输入,在结构敏感位置建立一系列ARX模型,通过损伤模型的误差项表征结构的损伤敏感性.经过实例验证,基于...     

基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究

以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均（SARIMA）模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。     

基于宏应变自相关离散率向量的桥梁损伤识别

既有宏观应变模态测试方法较难识别时变桥梁损伤,因此,该文通过建立车桥振动方程,推导了时变桥梁宏观应变表达式,基于提升小波变换在时频域拥有较好的时变表征特点,重构了单元宏应变数据,实现了噪声分离,有效优化了宏应变数值,突出其变异性,进而建立了基于单元宏应变自相关离散率向量作为损伤指标的时域损伤识别方法。仿真和试验结果表明:该损伤指标具有较好的抗噪性,可直观有效地实现对时变桥梁的损伤定位。识别方法操作较简单,不易受车桥耦合的影响。     

混凝土曲线梁桥损伤识别干扰性分析研究

目前桥梁损伤识别主要采用曲率模态分析、振型曲率变化指标、结构固有频率变化、能量变化等方法理论,其中曲率模态分析法应用广泛,识别效果好。但是对桥梁结构同时存在多处不同程度损伤的识别效果并不理想;非结构损伤因素导致结构刚度变化对其识别结果的干扰性亦值得探讨。本文在基于曲率模态绝对差值理论的基础上,分析多处损伤识别的相互干扰性和非结构损伤因素导致结构刚度变化的干扰性,对该方法进一步优化完善。以云南大保高速某特大桥为依托工程,建立空间有限元模型,对该桥的损伤进行模拟分析。研究表明按模态振型幅值大小来优化损伤识别区段可以有效排除其干扰性,提高识别结果的准确性和可靠性。     

钢筋混凝土简支T型梁桥损伤识别的数值模拟

针对实际工程中大量钢筋混凝土简支T型梁桥的损伤、老化问题,对这类桥型进行损伤识别理论的研究。在建立典型T型梁桥有限元模型的基础上,采用便于T型梁桥工程应用的柔度差指纹和损伤确定准则组合成新的识别流程,成功地对钢筋混凝土简支T型梁桥主梁的损伤识别进行了数值模拟。考虑现有检测技术的限制(有限测点及测试噪声的干扰),利用MONTECARLO方法量化了噪声干扰对识别结果的影响。模拟分析的结果揭示了对该桥型进行损伤识别的特点并为其实际的损伤辨识提出了建议。     

基于频响函数的结构损伤识别

该文研究了一种由试验测得的频响函数数据进行结构损伤定位和损伤程度评估的方法。由于很难测得实际结构的所有频响函数数据,而且求频响矩阵的逆阵可能产生病态问题,因此文中借助有限元模型,仅用少数几个频响函数便可进行损伤识别,通过数值模拟结果表明,该方法能够达到满意的精度。     

基于车致桥梁响应和L1正则化的损伤识别研究

桥梁损伤识别是典型的反问题,通常需采用正则化手段求解.基于L1正则化的损伤识别方法能很好地利用损伤所具有的稀疏性,在桥梁监测领域得到了广泛的应用.此类方法通常利用频率和振型的变化作为判断损伤的依据,然而实际测试中可获得的频率阶数有限、振型测试精度低,严重影响其效果.采用移动荷载激励下的桥梁动力响应,提出一种基于有限元模...     

基于索力损伤向量的斜拉桥结构损伤识别

索力具有测试简单、便于应用的特点.基于对实际斜拉桥运营索力的统计分析,提出了索力损伤向量及相应的损伤识别分析方法.基于监测结果,消除外界因素影响后的标准索力是一个反映斜拉桥结构基本状态的随机变量.基于经修正后的有限元模型,采用部分被监测拉索的标准索力均值来构造结构损伤向量,首先通过对不同损伤工况的损伤向量之间的相关性分...     

基于广义自洽理论的岩石统计损伤模型研究

为考虑岩石内微裂纹间相互作用对岩石损伤的影响,基于广义自洽理论研究岩石材料的损伤效应,建立了反映荷载作用下的岩石微裂纹发展变化损伤本构模型;采用概率统计理论,对岩石损伤模型中微裂纹密度演变过程进行探讨;以模式分层优化算法反分析确定模型参数,并结合工程实例对岩石微裂纹统计损伤模型及参数确定方法进行了验证。研究结果表明,基于广义自洽理论的岩石微裂纹统计损伤本构模型能够反应岩石内微裂纹间的相互影响的工程实际,模式分层优化算法确定的模型参数真实可信,在工程应用中具有一定适用价值。     

基于结构模态的损伤识别研究

损伤识别是结构健康监测的关键技术,基于频率和振型等结构模态信息是结构在线损伤识别的主要手段。通过数值计算,分析研究了基于频率和振型的损伤识别过程中的若干问题,指出基于频率和振型的损伤识别在理论上的可行性,但在考虑误差的情况下,基于频率的损伤识别是不可靠的,基于振型的损伤识别也受到了很大限制。这与许多学者的结论是一致的,同时也从另一个角度说明基于结构模态信息的损伤识别亟待有效的传感器优化布置办法。文章从经验上对传感器布置进行初步优化,并用算例检验其可行性。     

移动荷载位置对梁裂缝识别的影响研究

利用小波分析方法对移动荷载作用下存在损伤的简支梁进行识别.通过减小弹性模量模拟存在的裂缝,然后分别提取不同时刻梁的各点位移信息和梁不同位置处某点位移随时间的变化曲线,利用Mexican Hat小波对采集的信号进行连续小波变换,讨论了荷载作用在不同位置时,损伤位置处的Lipschitz指数变化情况.同时还讨论了荷载以不同速度移动时对不同位置点处Lipschitz指数的影响和相向移动荷载对损伤识别作用的影响.