基于TOPSIS的高速公路软基处理方案评价

为了提高高速公路软基处理方案评价的科学性并实现对预选方案的优劣排序,在遵循方案评价的基本原理及相关要求的基础上,提出基于TOPSIS的高速公路软基处理方案评价方法,建立了高速公路软基处理方案评价模型,并对佛山市一环路进行实例分析,验证了该评价方法的可行性.     

义望公路特大桥连续箱梁施工的关键技术及安全措施

本文结合太中银铁路义望特大桥连续箱梁悬臂浇筑施工跨越大运高速公路的特点,详细分析了连续箱梁施工各种因素,针对低净空条件制定了详细的挂篮悬浇施工方案和防护方案。在工程实施的全过程中实现了施工安全和高速公路行车安全。     

基于IP的高速公路全程语音对讲系统

语音对讲系统是高速公路调度指挥和收费监管的重要技术手段。通过分析高速公路收费、通信、监控三大系统的技术构成，开发了一种基于数据网络平台的IP语音对讲系统，系统由对讲话机和相应的客户端软件、服务器端软件组成。实际使用表明，该系统不需要铺设专用传输链路，很好地解决了长距离、跨级别对讲的难题。     

基于节地理念的高速公路方案决策模型

为实现高速公路设计方案的节地效果综合评价及其多目标决策,提出了一种新的基于改进熵权法的评价方法,进而实现高速公路方案的优选决策。结合指标特点,对高速公路设计备选方案进行基于改进熵权法的多目标综合评价方法设计:引入指标值合理区间的概念,设计样本数据归一化函数,实现指标的标准化,结合节地效果评价要求,针对传统熵权法的弊端对熵权计算公式进行改进。在将专家主观赋权和熵权客观赋权相结合进行综合赋权的基础上,建立基于指标隶属度的评分函数,对备选方案的综合评价打分排序,实现高速公路设计方案的优选决策。结合大广高速某路段进行了实例分析,证明了该方法的适用性。     

高速公路建设领域开展起重机械等专项整治

5月11日,交通运输部印发《高速公路预防施工起重机械和支架脚手架等坍塌事故专项整治工作方案》(简称《方案》),从即日起至今年12月,在全国范围内开展专项整治工作,努力实现2012年高速公路建设领域施工起重机械、     

省高管局视频联网几种技术方案对比

山西省高速公路管理局率先在全国实现了全省高速公路机电三大系统联网，视频局域网的实现方式具有多种方案，从可行性、运营性、经济性上综合考虑应有一个较理想的方案。     

下穿高速公路桥式通道桥设计分析

首先分析了新建道路穿越高速公路的两种方法:上跨和下穿,并着重以下穿高速公路方案展开具体论述,最后以南京市六合区园东西路与宁连高速相交为例,分析了下穿高速公路桥式通道桥设计,实现高速公路两侧交通的顺利连接。     

基于四芯总线制的对讲系统在河北沿海高速公路上的应用

在高速公路运营管理中,收费管理人员为及时了解、督导收费员的工作情况,处理特殊事件,需要与收费员进行及时的沟通交流,通常这一工作都是通过对讲系统完成的。传统的对讲系统采用直接从监控室导收费亭敷设专用电缆连接的方式,并配置有限对讲主机与对讲分机来实现。虽然有一部分采用基于程控交换网络的对讲系统,且随着计算机网络技术的发展出现了基于数据网络的IP对讲系统,但传统的语音对讲系统由于具有性能稳定、操作简便、     

全寿命周期成本理论在高速公路建设方案决策中的应用

高速公路的成本问题,是高速公路建设方案决策首先要考虑的问题。基于全寿命周期成本理论进行高速公路建设方案决策,针对高速公路成本控制问题进行了具体探讨。     

省内高速公路通信联网运用RPR技术的建议

主要介绍RPR技术与现在的高速公路SDH传输系统的兼容,以及实现兼容的方案。     

基于GIS的管网爆管分析算法优化与实现

爆管分析是城市地下管网管理中的一个重要管网分析功能,当前的多数管网系统所采用的爆管分析算法、管网数据模型及实现技术难以提供最优的爆管分析方案.文中采用Geodatabase网络模型将管网数据建模为几何网络和逻辑网络,在管网数据模型中明确表达网络流向,并一体化集成存储管网数据,并利用ArcEngine的网络访问接口扩展优化传统爆管分析算法——广度优先遍历算法,实现了支持环状管网的爆管分析功能,此优化方案已成功地应用于大连石化矿区管网综合管理系统.     

一种新的基于行车道路网数据模型及应用

根据交通管理的需求,选择行车道作为道路网络的最小建模单元,提出了一种新的基于行车道交通路网模型。模型利用几何和逻辑这两种网络结构,实现了道路网络几何特征表达和拓扑连通关系的分离;利用两层路网结构实现道路网络的多尺度表达;最后应用该模型讨论了移动对象的时空管理并以实例对模型进行了验证。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

安阳市基于多源大数据融合分析的公交线网优化评估

安阳市线网优化以数据为支撑,利用手机数据与公交数据融合分析,依据规划者的实践经验,在传统线网优化的方法上,更注重对数据的分析使用及方案的落地实施。在线网优化中,除考虑线网的布局调整外,将运营组织优化作为线网优化的另一重要内容。     

基于ZgBee和GPRS的嵌入式桥梁健康监测系统

以有线方式采集传感器数据的缺陷,提出了具有远程数据分管中心、嵌入式现场数据采集子系统、ZigBee无线传感器数据采集网络等3层子系统的监测方案;构建了一个以S3C2440处理器为核心的现场数据采集系统;组建ZigBee无线传感器网络完成现场采集,将融合、预处理后的数据经GPRS网络发回远程数据中心。多源异构传感器采集的实验数据与对应环境变量完全吻合,验证了系统的稳定性与可靠性。     

基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。     

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

基于自注意力机制与图自编码器的路网交通流数据修复模型

针对城市交通流数据修复问题，提出一种基于图卷积网络和多头自注意力机制的自注意 力图自编码器模型。该模型包括基于拓扑图结构和图信号捕获交通流时空关联性的 STGCN (Spatial-temporal Graph Convolutional Networks)网络。在该网络中使用 LSTM(Long Short-Term Memory)网络学习数据中时序规律，通过注意力网络计算道路自注意力及一阶临近道路注意力系 数，用图卷积网络对图信号重组，达到对缺失数据的精确修复。同时，采用多头自注意力网络计 算数据的注意力权值并对数据重组，捕获交通流数据中的二阶及高阶临近道路空间关联性，提取 已知数据与缺失数据的时间关系，以残差链的形式加入到模型中，作为对STGCN功能的补充。 基于真实数据的实验表明，在多种缺失模式和缺失率下，该模型能够学习路网拓扑关系，捕获数 据中的时间规律性和时空关联性，有效地修复缺失数据。     

基于网络中间件的仿真软件网络通讯设计

对网络通讯数据交换模式进行探讨,分析了基于网络中间件的服务器端和客户端通讯流程和网络并发控制,阐述了客户端侦听套接字和工作套接字建立与实现,同时针对网络通讯中的数据粘包现象提出了解决方案．     

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针对目前交通仿真路网模型存在的不足，提出一种基于地理信息系统（GIS）建立微观仿真路网模型的方法，并根据模型设计和实现微观仿真路网数据结构. 首先根据GIS 的特点和交通仿真系统的要求，建立分层的微观仿真路网模型；然后根据模型和具体实现的编程语言设计并实现路网数据结构.