重庆主城区交通拥堵原因及治理对策

本文在分析重庆交通拥堵现象的基础上,从两个层面研究了重庆城市交通拥堵的形成原因,并从四个方面提出了可操作性的治理拥堵对策。     

高速列车齿轮箱箱体材料拉伸损伤的声发射信号表征识别及寿命预测

为保障高速列车运行安全,需要对其齿轮箱箱体材料的拉伸损伤进行实时无损监测,传统的力学性能试验不能满足这种要求.为此,利用声发射技术,针对某型号高速列车齿轮箱箱体材料进行拉伸试验,采集拉伸过程中的声发射信号进行参数分析,并利用支持向量机(SVM)分类器对提取的特征参数进行识别分类.在此基础上改进SVM分类器,应用加权支持...     

京津城际客运专线10 kV供电系统运行特性数值仿真

研究目的:针对京津城际客运专线10 kV电力电缆供电系统,利用ATP-EMTP建立仿真模型,计算线路电压升高、线路容性无功电流补偿及功率因数,合、分闸空载线路和投切电抗器时产生的操作过电压及电抗器涌流,以及单相接地和三相短路工况过电压、短路电流和故障清除转移过电压。研究结果:线路末端电压升高不超过1%,各种过电压均低于设备耐受水平,过电流均未超出设备承受能力,线路电抗器可明显改善线路容性无功电流分布,不会发生谐振。供电系统的稳态运行和暂态过程满足工程要求。     

院校数字化校园建设

本文根据当前院校信息化建设的迫切要求,指出高等院校数字化建设缺乏一个整体的构想,数字化校园的建设和发展没有一个统一的、切实可行的规划和标准作为依据和参考,着重解决制定了院校数字化建设的框架结构和体系标准,以及建设的重点方向。     

用神经网络和分光光度法测定废水中的多元素

为了快速测定工业废水中吸收光谱重叠的Cd与Co和Cr与Fe 2组元素,采用4-（2-吡啶偶氮）-间苯二酚（PAR）-Cd-Co和二苯碳酰二肼-Cr-Fe显色体系,采用分光光度法测定吸光度,用训练过的人工神经网络进行数据处理,建立了不经分离而能同时测定Cd与Co,Cr与Fe含量的方法.用此方法测定合成样品,Cd,Co,Cr和Fe的回收率分别为101%,98%,102%和98%,平均相对误差分别为1.61%,-0.23%,0.00%和-0.08%.     

汉洪高速公路软基处理措施介绍

介绍了几种常见的软基处理措施和适用范围,以及汉洪高速公路采用的软基处理的措施和观测方法.     

基于3DCNN-DNN 的高空视频交通状态预测

为使用高空视频识别和预测道路交通状态，提出基于三维卷积神经网络-深度神经网络(3DCNN-DNN)的交通状态预测方法. 将道路切分为D 个路段，每个路段视频片段时长 m s，基于典型3DCNN结构C3D识别路段视频片段交通状态；建立道路? 个历史时段、D 个路段的交通状态矩阵Φ ，将道路交通状态预测问题转化为以Φ 为输入，有限交通状态为输出的分类问题，构建基于DNN的短时交通状态预测模型原型；建立交通视频数据集，对DNN预测模型原型的隐藏层数量、神经元数量及训练批大小进行测试优化，提出有4 隐藏层，各层神经元数量为64/128/128/64，训练批大小为64 的优化模型DNN*.测试结果表明：C3D视频交通态识别平均F1 值为95.71%，DNN*道路交通状态预测准确率为91.18%，比DNN线性分类、KMeans 、KNN、SVM和线性分类分别高6.86%、57.85%、62.26%、26.47%、43.14%；C3D能提供准确的交通状态矩阵，3DCNN-DNN可有效识别和预测道路视频交通状态.     

谈公路水毁的防治

结合丹东地区水毁情况,介绍了路基沉陷、路基坍塌、桥涵破坏、防护与加固工程损坏等4种类型,分析了各类水毁发生的原因,提出防治措施。     

基于随机森林算法的路段行程时间预测

利用随机森林算法对路段行程时间进行预测,根据行程时间的相关性提取了四个特征向量作为决策树节点分裂的依据,对原始数据集进行训练,并将预测值与实际数据对比,发现绝大部分时刻两者基本吻合,MAE均小于2.49 min,MAPE都控制在10%以内,相对于该时段平均行程时间来说误差在可以接受的范围内,预测精度较高,这说明基于随机森林算法的路段行程时间预测是可行的。