基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.     

多孔混凝土收缩性能研究

通过对多孔混凝土与普通混凝土的收缩性能的对比试验研究,获得多孔混凝土抗收缩性能要优于普通混凝土,具有更好的抗裂性能,对于温度的变化表现出更强的体积稳定性。     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

厚层基材喷播边坡防护技术研究

干旱半干旱地区高速公路路基边坡植被恢复是目前的一项技术难点。分析了厚层基材喷播的概念、原理、材料组成及施工工艺。通过项目实践,提出了适宜西宁地区厚层基材喷播边坡植被恢复的植物材料紫花苜蓿、柠条、老芒麦、披碱草、中华羊茅、碱茅等,分析了植物选择的原理及适当配比,并阐述了厚层基材喷播、覆盖、后期管护等重点和难点技术。能有效解决石质边坡生态和植被恢复的难题。特别是为在高大边坡或难施工、难养护地区提供了实践性技术指导。     

液压冲击产生的原因及应用电磁溢流阀的解决方法

根据对液压系统所产生冲击的原因和机理的分析,提出了使用电磁溢流阀来减小液压系统冲击的方法,并对电磁溢流阀用于减小液压冲击的原理及电磁溢流阀的选择进行了论述。这些研究能为液压系统设计提供一种理论参考。     

钢管混凝土拉索拱桥桥型结构特性分析

钢管混凝土拉索拱桥是在"桁式组合拱桥"的基础上将钢管混凝土拱桥、桁架拱桥、斜拉桥的技术特点综合起来,扬长避短,而构思出的一种新桥型。通过对全桥在恒载作用下变形和内力的分析研究,得出了该桥型的基本特点是以钢管混凝土拱肋受力为主的结构体系。     

公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

地质结构模型在公路黄土边坡设计中的作用

为了研究黄土地区地质结构与公路边坡稳定性、排水防护措施的关系,首先介绍了地质结构模型的概念、划分依据及其主要特征,然后将黄土地区复杂的地质结构划分为8种模型;在给定坡高和坡型、有无大平台的情况下,通过有限元模拟对比了各种模型的稳定性变化特性,给出是否采用大平台设计高边坡坡型的建议,明确了各类地质结构模型稳定性的差异;推荐了地质结构模型与边坡稳定性分析相结合的公路高边坡设计思路和适用的边坡防排水方案。结果表明:地质结构模型对边坡稳定性具有明显影响;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类模型必须设置大平台,其余模型可不设置。     

基于微观形貌特征的沥青路面抗滑性能评价研究进展

介绍了沥青路面形貌对路面使用性能的影响，分析了微观形貌对路面抗滑性能影响原理，并分别对沥青路面微观形貌信息各种采集方法、微观形貌特征统计参数、图像处理技术与分形等在微观形貌特征描述中的应用、基于沥青路面微观形貌特征的摩擦系数预测与评价、沥青路面宏观纹理对路面水膜深度的影响等研究现状进行概述，建议开展沥青路面微观形貌图像三维恢复、沥青路面微观形貌特征分形描述、运用人工智能分析的方法对路面摩擦系数预测与评价等研究，并在沥青路面水流生成影响因素分析的基础上，开展路面水流过程建模与仿真方法研究。