旧路改造平面线形拟合方法及拟合精度评价

对旧路平面线形的拟合方法及拟合精度进行了分析,在原始的拟合方法上提出了改进意见。在直线段利用一元线性模型进行拟合,结合Excel求出直线段坐标点的线性方程;在进行曲线段的拟合时利用公路测设软件来调配圆曲线的半径及缓和曲线的长度,使其拟合效果达到最佳;对于其拟合后的精度评价采用法线偏差的均方差作为评价指标。     

考虑道路线形拟合的高速公路改扩建加铺设计研究

尽管针对高速公路改扩建平纵面线形拟合和旧路加铺设计的研究已有很多,但鲜见考虑了线形拟合结果的旧路加铺设计研究。基于现行公路路线和路面设计规范,结合改扩建设计经验,总结了高速公路改扩建平纵面线形拟合原则和旧路加铺设计原则,在此基础上提出了考虑道路线形拟合的高速公路改扩建旧路加铺设计思路,最后结合工程实例对相应的设计方案进行了详细的介绍。     

既有高速公路纵断面线形的拟合技术

该文分析了既有高速公路纵断面线形的特点,对纵断面线形拟合的数学模型及方法进行了探讨,提出了拟合标准;利用ObjectARX平台与VC语言编制了应用程序,并在实际工程中得到应用。     

基于最小二乘法的高速公路线形拟合方法

目前,高速公路的改扩建项目越来越多,这类项目中首要的任务就是要拟合旧路的平纵线形,本文利用现有的道路专业软件,和基于最小二乘法的原理,实现了广州至清远高速公路改扩建工程中旧路平纵线形的拟合,经分析,其误差满足设计的需要。该拟合方法简单、实用、有效,值得广大设计人员借鉴。     

旧路改扩建中平面线形拟合的理论探讨

结合工程实践介绍了平面线形拟合的理论依据,着重介绍最小二乘法在平面线形拟合中的应用.     

基于LIDAR数据的道路平面线形拟合方法研究

阐述了LIDAR数据滤波与分类方法,提出了一种在原始离散点集中提取道路信息的基于既有知识数学形态学分类方法,结合LIDAR数据的特点提出了一种针对带状离散点云的定步长径向搜索方法以提取道路中轴点列并对点列进行道路平面线形拟合与恢复,试验结果表明,基于既有知识数学形态学分类方法能较好地从LIDAR地面数据点云中提取道路信息;从机载LIDAR数据的离散带状点云中拟合公路平面线形,所采用的搜索算法简单快速,运算效率高.     

三次样条函数拟合公路平面线形适宜性分析

公路实施改扩建工程,首要问题是获取既有道路线形参数。文中分析了平面线形组成以及拟合函数的特点,阐述了三次样条函数拟合公路平面线形的适宜性及求解曲线参数的原理。并以既有路线为例,论证了拟合结果的正确性和提高拟合精度的方法。     

样条函数在公路设计纸上定线中的应用

目前，在公路设计纸上定线中，对离散点的拟合方法大都采用直线形法和曲线形法，这两种方法是用直线、圆曲线去靠近尽量多的离散点，然后将直线与圆曲线直接相接或利用缓和曲线连接成为连续光滑的平面线形，本文在这两种方法的基础上提出用样条函数拟合纸上定线中的离散点，并给出公式推导和示例。     

老路平面线形参数的拟合

在老路改扩建过程中,老路平面线形参数的恢复起着关键作用。介绍一个简单易操作但能准确获取平曲线参数的方法:运用数学工具对老路的平面测量数据进行插值拟合,然后求解拟合曲线上每个测量点的曲率半径,通过曲率半径——桩号图来判断并获取平面参数。最后给出了案例。     

基于样条拟合的曲线单元设计方法

本文介绍一种曲线单元设计方法，该方法以三次Ｂ样条拟合曲线为匝道平面设计的徒手线，并求出徒手经上间隔点的曲率，切线方位角及曲线长度，从而获得徒手线的曲率图，从而获得徒手线的曲率图，然后得鼠标在屏幕上对曲率图直接进行拟合，获得满足设计要求的曲线要素，最后以Ｌｓ＋Ｌｒ为曲线单元，迅速方便地设计并绘制出匝道平面线形，该方法的核心是得样条拟合控制匝道平面线位，并以Ｌｓ＋Ｌｒ的曲线单元进行匝道平面线形的设计与     

黄土路基沉降变权重组合模型预测方法研究

利用兰武二线路基沉降观测数据,对黄土路基沉降变权重组合模型预测方法进行分析研究。研究结果表明:根据拟合精度选择单个模型时,要尽量选择相对误差偏离方向相反且大小相差不多的单个模型;在单个模型预测精度相差不大时,单个模型的数量越多,组合模型的精度会越高;单个模型的拟合精度越高,对应的组合模型的拟合精度也越高;组合模型相对误差与单个模型的相对误差的偏离方向和大小有关;在相同预测精度要求下,组合模型需要的观测时间比单个模型要短。     

路基施工质量均匀性综合评价法

为了进一步完善我国公路建设中的路基施工质量均匀性评价方法,提高对公路路基施工质量的监管水平,本文首次将曲面拟合的方法引入路基评价领域,通过对实测数据进行光顺化处理,减弱因测量所引起的随机误差对评价结果的影响,并在此基础上,提出了伪方差-均值综合评价法。随后的随机模拟及工程实证表明:对于特定填料的路基及事先给定的模量设计值μ*,所提评价方法能够对路基的实际情况做出客观评价,并得到一总体评价值GD(f~,μ*)。     

一种顾及多因素影响的公路客运量预测模型

提出采用双线性模型预测公路客运量。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将公路客运量预测分为模型参数的预测和在此基础上的客运量预测,采用多层递阶方法计算模型的时变参数,然后进一步分析拟合参数的变化曲线,计算后续时段的参数预测值,并以此进行公路客运量预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映公路客运量的发展特性,具有较高的预测精度和实用价值。     

基于灰色-马尔科夫模型的高速公路货物运输量预测方法

为准确预测我国高速公路货物运输趋势,文章提出灰色GM(1,1)模型、马尔科夫模型和新陈代谢思想的组合模型,以2009—2016年我国高速公路货物周转量为原始数据序列,预测2017—2019年高速公路货物周转量。结果表明:组合模型比传统的灰色GM(1,1)模型预测精度更高,加入新陈代谢思想,删除旧数据,引入新数据,降低了长期预测的误差,对新序列采用灰色-马尔科夫模型,2018年和2019年的相对误差由原来的7.81%和6.45%分别下降到3.85%和0.62%。     

公路隧道照明优化设计与计算方法研究

JTG/T D70/2-01—2014《公路隧道照明设计细则》列表数据有限,无法满足公路隧道照明按需控制连续参数取值需求,为解决上述问题,采用MATLAB曲线拟合工具,拟合了隧道入口段折减系数、中间段亮度和照明停车视距计算公式,最大拟合误差分别为-1.43%、-1.7%和8.48%。仿真分析了不同设计时速下隧道车流量、洞外亮度和隧道坡度变化对隧道照明功率变化的影响,提出了隧道照明节能优化措施。结果表明,设计车速超过60 km/h后,车流量和洞外亮度变化引起的照明功率变化开始快速增加。公式化的隧道照明设计方法可为不同工况的隧道照明功率优化计算提供设计参考。     

基于法国规范的道路平面停车视距计算及研究

平面停车视距作为一项重要的平面设计指标,在法国标准下体现得更加复杂,设计精准度要求高,设计时容易忽略。为探究法国标准下道路平面停车视距的一般规律,消除设计时的易错点,文中以喀麦隆雅温得至杜阿拉高速公路项目为依托,采用法国规范中平面视距的计算方法,计算典型段落的停车视距真实值,并与法国规范的要求值进行对比分析,提出设计参考及建议。结果表明,平曲线半径R及行驶车辆观察点与曲线内侧遮挡物的距离e1、被观察点与曲线内侧遮挡物的距离e2,是影响平面视距的主要因素,设计时应严格控制。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率,以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象,对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析,针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量,通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测,根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠,准确率约为84%; 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型,其对重大或特大事故的预测准确率高达50%; 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型,绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

基于季节ARIMA模型的公路交通量预测

为了提高公路交通量季节性预测的精度,在介绍一般ARIMA模型的基础上,推导出一种具有周期的季节ARI—MA模型的一般表达式,以及使用这种模型进行建模和预报的一般过程。在实证分析中,先用傅立叶周期分析法检验时间序列的周期性并求出周期长度,然后用Eviews软件对时间序列作平稳性检验以及实现模型的识别、建立、选择与预测过程。与三个常用季节预测模型：分组回归模型、可变季节指数预测模型和季节周期回归模型相比,季节ARIMA模型的预测精度最高。研究结果对于更为科学准确地预测公路交通量具有一定意义。     

黄土蠕变室内试验分析

通过粘弹性力学中的材料蠕变性质和曲线模拟沉降等方式分析陕西试验路段黄土在单向不同的荷载作用下的沉降规律,得到黄土在不同荷载作用下的非线性粘弹性蠕变特性,并分析新老路基在不同荷载作用下的不协调变形.同时,通过曲线拟合还可以预测新老路基最终沉降值,因此可以预测新老路基的工后不协调变形并提出西部黄土路基沉降的本构方程,通过本构方程可以得到黄土沉降与荷载之间规律.     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。