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高速公路动态交通流Elman神经网络模型 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5, 最大相对误差为4.237 1×10-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。 相似文献
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运营期噪声监测是准确掌握高速公路两侧声环境敏感点噪声达标与否的基本手段,如何从众多的敏感点中选取具有代表性和典型性的监测点,是整个监测工作的重要环节。针对我国高速公路运营期噪声监测点位选取随意、不够科学合理等不足,在综合考虑交通噪声敏感点的特点和属性的基础上,选取了敏感点的性质、规模、距离、高差、朝向和遮挡程度等6个因子,建立了声敏感点多因子综合评分办法和交通噪声监测点的遴选方法,并以榆商高速神府段为例,应用该种方法进行了监测点的遴选,该研究可为高速公路运营期声环境监测和声环境影响评估工作提供参考。 相似文献
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随着生态城市建设推进,城市大气污染防治成为城市治理的重点领域,传统的货车管理模式与新时代的社会服务需求已严重不匹配,本文提出了基于"互联网+"和传统管控设施相融合的城市大气污染防治货车智慧管控系统,使得相关部门对于货车进城实现更加科学、高效、绿色、安全的管控。 相似文献
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在进行结构的抗震设计时,减隔震已经成为常规的工程技术,并且在强震区的公路桥梁中被广泛采用.现行的规范及规程中有具体的设计步骤,可参见[1],[2],[4].[10],[13],[33].最近二十余年,美国、日本、土耳其、中国大陆及台湾省发生了多次大地震,其中采用基础隔震的建筑物及桥梁也遭受了破坏,破坏情况可见[6]、[7]、[8]、[9]、[16]、[17]、[20]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]、[34]、[35]、[36].研究减隔震结构抗震性能的报告及出版物并不能很明确地说明减隔震技术的优越性,例如,不能够证明减隔震技术在减隔震结构抗震性能中的有效性.一个明显的原因是缺乏实际的工程验证,另一个原因就是缺乏理论基础和设计指导细则.在联邦公路署的资助下,作者和他的同事们对减隔震技术的理论基础以及建立减隔震设计指导原则的假定进行了多年的研究.主要研究内容为罕遇地震作用下阻尼在减隔震设计中所起的作用.本论文主要介绍该研究项目的由来及一些研究成果,主要包括:(1)大震下当前的减隔震设计方法优越性及不足;(2)建议的设计方法,抵御罕遇地震的设计周期窗口;(3)一种新的滚轴减隔震体系,能够有效地提高桥梁抗震性能. 相似文献
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