基于ICA-RBF神经网络的沥青混合料疲劳性能预测

为研究沥青混合料在多因素环境下疲劳性能的变化趋势,提出一种基于MATLAB软件的优化神经网络预测模型,结合帝国竞争优化算法(imperialist competitive algorithm,ICA)与径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优势,构建ICA-RBF神经网络模型,采用拟合优度、平均相对误差、均方根误差分析RBF与ICA-RBF两种模型的预测结果,通过输出权值矩阵计算各影响因素的权重。在52组多变量因素实验数据中随机选取12组样本对模型进行检验,结果表明:ICA-RBF优化模型拟合优度为0.97,与RBF模型相比,ICA-RBF模型更稳定,且整体精度也较高。     

基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明：组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R²=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。     

基于神经网络的数据挖掘模型在吸能装置上的应用

针对传统有限元分析方法对机车车辆结构耐撞性计算效率低的问题，在已有仿真分析数据基础上，引入机器学习方法，对车辆关键结构的耐撞性以及碰撞安全性进行分析预测. 首先，建立基于神经网络的数据挖掘模型，在此基础上构建车辆关键结构的碰撞响应预测方法；其次，通过试验验证了防爬吸能装置有限元模型的正确性，以此模型为基础获得不同壁厚防爬吸能装置的碰撞响应仿真数据；然后，以吸能装置壁厚作为模型输入，不同壁厚所对应的位移、速度、界面力和内能等碰撞响应作为模型输出，将有限元仿真数据用于模型训练，优化后的数据挖掘模型的拟合优度在0.922以上；最后，为验证模型预测的准确性，将碰撞数学模型的预测结果与有限元仿真结果进行对比，速度、位移、界面力和内能的平均相对误差分别为7.10%、4.51%、6.20%和2.50%. 研究结果表明:基于神经网络构建的数据挖掘模型在保证精度的情况下，能很好地反映防爬吸能装置的碰撞特性，大幅降低了计算时间，提高了计算效率.      

基于猎人猎物优化与双向长短时记忆组合模型的汽车出车率预测

汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度，以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此，本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先，分析汽车出车率的关键影响因素，提取出17个特征影响因子，结合标准化处理后的重构时间序列，基于随机森林算法进行变量的重要度评估，筛选出最优特征集合作为预测模型输入；其次，为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题，建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型，利用HPO的探索-开发机制，实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参；最后，结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明：与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比，HPO-BiLSTM模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%～54.38%、20.67%～57.40%、27...     

隧道排水管结晶堵塞物溶解研究

研究了浓度为5%、10%、15%、20%和25%的草酸、氨基磺酸、冰乙酸和盐酸溶液对隧道排水管结晶物溶解作用。并从不同种类不同浓度的酸对隧道排水管结晶物的溶解速度、溶解效率、使用安全性及环保性方面分析其在实际疏通隧道排水管的应用场景。因浓度为25%的盐酸对隧道排水管结晶物的溶解速度最快，所以其可用于应急抢险处置，可有效缩短封闭交通时间，减小因封闭交通带来的损失；草酸与隧道排水管结晶物反应物会附着在原有结晶物表面，形成一层致密的保护层，阻断草酸继续与结晶物反应，而氨基磺酸酸性较强，易对施工人员及设备带来安全隐患，施工难度较大，所以草酸和氨基磺酸在实际应用中不推荐使用；冰乙酸酸性较弱，对施工人员及设备影响较小，且具备较好的环保性，较高浓度的冰乙酸对隧道排水管结晶物的溶解速度较快，推荐其用于非紧急状况下的隧道排水管堵塞疏通技术。     

产品指南

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基于IPSO-BP神经网络的连续刚构桥有限元模型修正

针对大跨度连续刚构桥有限元模型修正问题，提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的有限元模型修正方法。首先建立有限元模型修正的数学优化模型，其次通过改进标准粒子群算法对BP神经网络超参数进行优化，最后基于优化BP神经网络代理模型对有限元结构参数进行寻优求解。研究结果表明：基于优化BP神经网络的代理模型相较于未经优化的具有更高的拟合精度；修正后的有限元模型挠度理论计算值与实测值的平均相对误差仅为1.86%。     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系，为精准刻画其能耗碳排放强度特征，整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系，证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型，幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现，平均速度在10~60 km/h 变化时，液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%，双层车比铰接车高2.4%~13.3%；LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%；不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。      

长大隧道施工中有轨运输轨道高低不平顺估计

针对长大隧道施工中有轨快速运输轨道高低不平顺检测方法缺乏便捷高效性问题，通过轴箱垂向加速度和轨道高低不平顺之间的关联关系，并结合长短记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),建立LSTM与GRU融合的轨道高低不平顺估计模型。结果表明：利用LSTM-GRU模型估计的高低不平顺幅值和对比值变化趋势基本相同；估计值和对比值的差值最大为1.38 mm,占最大幅值的8.84%;其中差值在15%(1.02 mm)以内的数量占样本总数的86.4%。LSTM-GRU模型相对LSTM模型，训练时间下降37.51%;相对于GRU模型，高低不平顺均方根误差下降30.77%。针对长大隧道施工过程中的有轨运输，LSTM-GRU模型不仅能保证估计精度，还能明显降低估计时间，对长大隧道施工有指导意义。     

基于顾客到达拟合的立体车库搬运器待命位设计策略

为提高立体车库服务效率，依据实际工程数据，对顾客存车到达过程与车辆库内停留时长 进行拟合，将拟合结果与存车到达优先的出库策略结合，作为预测下一任务为存车或取车可能停 放位置的判断依据；建立车库搬运设备调度及运行环境模型，利用Dijkstra算法确定搬运设备到 各可能出库位置节点的最短路径节点集合，通过确定集合分叉节点设计出库待命位置。仿真结 果表明：以顾客存取车到达拟合结果为预测的下一待命位设计，相较原地待命策略减小了顾客平 均等待时间、平均服务时间，增加了搬运器平均能耗、平均利用率，符合待命位设计原理，显著提 高了立体车库服务效率；相较以最小化至各可能出库车辆位置最短路径的出库待命位设计更优， 表现为顾客平均等待时间、搬运器平均服务时间、平均能耗及平均利用率分别减小9.2%、19.2%、 25.6%及13.5%；顾客到达率水平不同，待命位策略的适用性不同，本文设计待命位策略更适用于 顾客到达率较低水平。     

基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度，本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发，分析包括土地利用混合指数，职住混合率熵指数，公共交通站点 500 m覆盖率，路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系；基于相关系数和拟合优度分析，提取7个与出行强度强相关指标，基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明，职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著，公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外，给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法，用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

飞机过站上客过程持续时间分布

为了准确预估飞机过站上客过程持续时间,研究了上客过程持续时间的随机性与可捕获的规律性,结合北京首都国际机场运行情况,分析了影响上客过程持续时间主要因素,根据机型、停机位和到港时间对飞机过站数据进行分组,统计了上客过程持续时间的频数,分别采用正态分布、韦布尔分布和泊松分布对上客过程持续时间进行分布拟合,通过卡方拟合优度检验分布,采用最大似然估计法对分布的未知参数进行估计,得到上客过程在各个组合条件下的完整分布,构建了飞机过站上客过程持续时间分布模型。分析结果表明:3种不同分布对上客过程持续时间都有较好的拟合度,韦布尔分布适用于各种组合条件,但在分组Ⅲ(中型机、近机位、22:00~23:59)、Ⅴ(中型机、远机位、09:00~21:59)、Ⅶ(大型机、近机位、00:00~08:59)、Ⅷ(大型机、近机位、09:00~21:59)和Ⅸ(大型机、近机位、22:00~23:59)中,正态分布与泊松分布的拟合优度大于韦布尔分布的拟合优度;所建分布模型能很好地预测上客过程持续时间,上客过程持续时间实际值与根据分布模型计算的数值的平均误差小于2min;置信水平为90%的分布区间宽度为10~12min,平均预测准确率为83.63%,置信水平为75%的分布区间宽度为7~9min,平均预测准确率为66.94%,可以看出分布区间的预测准确率几乎达到了置信水平,因此,采用分布模型可准确预测飞机过站上客过程持续时间。     

考虑群体异质性的建成环境与老年人慢行出行关系研究

健康老龄化背景下，慢行出行是提升老年人身心健康、生活品质的重要方式，而建成环境是影响老年人慢行出行的重要因素。本文以2013年南京市老年人出行实测数据为基础，利用潜在类别聚类方法对老年群体进行异质性分析，分类建立随机森林模型研究建成环境指标对不同老年群体慢行出行时间的重要度影响及两者之间的非线性关联。研究结果表明：以性别、是否退休、学历、家庭收入以及学龄前儿童这5个类别变量作为外显变量，可将老年群体划分成两类，各自建立的老年人慢行时间模型整体拟合优度较好；其中，影响第1类老年群体的关键建成环境变量有慢行路网密度、交叉口数和地铁站邻近度，第2类老年群体慢行出行时间的影响因素主要有地铁站邻近度、慢行路网密度和住宅密度，另外同一建成环境指标对两类老年群体慢行出行时间的非线性关联也不相同。研究结果可为制定差异化的老年宜居环境优化政策，提升老年人生活品质以及实现健康老龄化提供理论依据。     

放射免疫分析法检测血清癌胚抗原对肺部良恶性病变的诊断价值

目的总结分析放射免疫分析法检测血清癌胚抗原(CEA)对肺部良恶性疾病的诊断价值。方法采用碘[125I]放射免疫分析法对经病理诊断的331例肺癌和98例结核病患者血清CEA进行对照检测。结果肺癌患者血清CEA阳性率为29.61%,显著高于结核病患者(P<0.01);血清CEA对肺癌诊断的灵敏度为29.61%,特异度100%,阳性预测值为100%,阴性预测值为29.61%;其中肺腺癌血清CEA阳性率最高(54.55%),CEA浓度也最高,以上两参数与小细胞肺癌(SCLC)和鳞癌相比均有显著性差异(P均<0.01);CEA阳性率在早中期及晚期肺癌无显著性差异,但CEA浓度伴随肿瘤分期愈晚浓度越高,差异有统计学意义(P<0.01)。结论放射免疫分析法检测血清CEA浓度特异度高,对肺癌的诊断、病情评估有重要参考价值。     

燃用生物柴油增压柴油机的性能和排放

为了在柴油发动机上优化生物柴油的应用,利用发动机台架试验,对比分析了不同掺混比生物柴油对增压直喷柴油机排放、燃料经济性和动力性的影响,在不同转速和负荷下,研究了发动机的碳烟、NOx、CO与HC排放及有效能量消耗率和功率。试验结果表明:与柴油相比,燃用B10、B20、B30、B50、B80和B100生物柴油的发动机碳烟排放平均降低了34.69%,NOx排放平均增加了25.01%,HC排放平均降低了33.05%,CO排放在满负荷下平均增加了11.13%;虽然有效燃料消耗率有所增大,但有效能量消耗率平均降低了2.18%;功率平均增加了5.34%;生物柴油碳烟排放降低的百分比较NOx排放增加的百分比分别提高了7.01%、15.37%、14.17%、10.45%、6.73%和4.39%,因此,B20掺混比最佳。     

考虑应激避让行为的自行车轨迹预测

非机动车道空间受限时,常规自行车被超车场景下骑行者为确保自身安全会产生应激避让行为。为明确其在被超车时的应激反应,并根据行为特性设计非机动车道,构建一种面向应激行为分类的自行车轨迹预测模型。该模型从频域角度分解自行车被超车时的动力学特性,依据踏频值范围将避让行为分为匀速、加速和减速行为,利用鲸鱼算法改进长短期记忆神经网络模型,分别对分类后的骑行轨迹进行预测。应用所构建预测模型对西安市2415次超车事件的分析结果显示,发生冲突时选择上述3种避让行为的骑行者占比分别为11.3%、38.3%和50.4%。匀速避让的预测轨迹全程波动较小,平均横向位移为0.15 m;加速避让轨迹表现为横向位移较大,平均达0.83 m;减速行为预测轨迹平缓度介于两者之间,横向位移为0.47 m。3种预测情况下的均方根误差分别为0.0619、0.0513和0.0587,拟合优度值分别为0.9589、0.9774和0.9687。与未考虑应激行为分类的结果相比,所构建模型的预测精度分别提升了11.07%、13.22%和12.21%。     

河南省某县成年居民不同类型肥胖的家庭聚集性调研

目的探讨河南省农村地区人群不同类型肥胖的家庭聚集性。方法资料来源于代谢综合征的发病趋势和综合控制研究的河南现场调查,家庭聚集性分析应用二项分布拟合优度卡方检验,以及患者与非患者一级亲属间患病率的比较;遗传度的计算采用George和Elston的回归模型;利用偏相关分析不同人体测量学指标一级亲属间的相关性。结果全身性肥胖和中心性肥胖家庭患病数不符合二项分布,且不同类型肥胖患者一级亲属的患病率均明显高于非患者一级亲属患病率,体重指数、腰围和腰身比的遗传度分别为(44±6)%、(48±6)%和(46±6)%。亲子、同胞和夫妻间各肥胖测量指标均具有相关性。结论河南省某农村地区成年人群全身性肥胖和中心性肥胖的患病均呈现家庭聚集性。