基于有序样本聚类的城市轨道交通站点差异化高峰时段识别方法

识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用。在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城市轨道网络规模和客流的增长,该方法难以体现不同站点和线路高峰时段的差异性,为车站开展精细化运营管理带来了挑战。针对城市轨道交通网络中的每个站点,本文基于以5 min为单元的进出站连续客流数据,提出了一种基于有序样本聚类的站点级差异化高峰时段识别方法。根据识别结果,进一步定义高峰时段时间窗最大客流、峰左（右）客流比和高峰时段长度三个指标,将网络中的站点高峰分为无高峰、微弱高峰、明显高峰三类。最后,以上海轨道交通18条运营线路5个工作日的客流数据为例,验证了方法的有效性。分析结果表明：(1)所提出方法可同时辨识出高峰时段的开始时刻和结束时刻,无须预先确定高峰时段长度,并且针对高峰时段的特点,使用定制化聚类参数,能够识别全网各站点差异化高峰时段;(2)同一条线路中站点距市中心越远,其进站早高峰时段开始越早,验证了辨识差异化高峰时段的必要性。     

软岩偏压隧道开挖支护力学特点分析

以V级软弱围岩杏花村偏压隧道工程为背景,应用有限差分软件FLAC3D对大断面偏压隧道进行施工动态模拟,研究大断面浅埋偏压隧道开挖过程中力学特点,通过与实际监测结果对比分析,结果基本一致。FLAC3D准确模拟了软弱围岩浅埋偏压隧道开挖情况,结果表明,大断面偏压隧道开挖中,偏压侧位移较大;通过围岩应力状态、衬砌结构内力比较,综合分析了大断面偏压隧道开挖力学特点,结合锚杆支护的数值分析,总结了实际工程中支护方案拟定方法及偏压隧道开挖施工注意部位。     

基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测

交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.      

基于TSK模糊系统的模糊对向传播神经网络

充分利用了TSK(Sugeno-Tanaka)模糊系统的优点,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved-FCP,并给出了其学习算法。实验结果表明Improved-FCP网络较之FCP网络对样本有更高的逼近精度。     

基于TSK模糊系统的改进CMAC超闭球网络结构

充分利用了TSK（Sugeno-Tanaka)模糊系统的优点,提出了改进的CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller)超闭球结构网络,给出了其学习算法,实验结果表明改进的CMAC超闭球结构网络较之CMAC超闭球结构网络对样本有更高的逼近精度。     

机器视觉技术在岸边集装箱起重机下集卡对位系统中的应用

随着信息技术的发展和普及,数字图像处理技术广泛应用于军事、医学诊断、工业监控等领域。智能化的集装箱码头闸口系统的核心正是基于图像处理的集装箱箱号识别技术的应用。     

纯电动商用车绝缘故障分析

电动汽车通过高压电能进行整车驱动及附件控制,为保证整车安全性,高压系统均设置有绝缘检测及断电保护功能。文章针对纯电动车辆最受关注的绝缘故障进行原理及故障分析,在设计、装配、使用等环节进行详细原因及排查方案介绍,用于指导市场故障车辆的排查及后期设计方案的优化。     

机场混凝土道面裂缝光纤监测技术研究

在机场道面健康监测方面,国内外目前还没有可定量的、长期有效的监测方法。本文通过分析机场水泥混凝土道面的开裂机理、光纤传感器的传感原理,并与传统传感器进行比较,提出了机场水泥混凝土道面裂缝光纤传感器的设想,探讨了机场混凝土道面裂缝传感技术在未来的应用前景．     

沥青稳定基层路面结构设计综述

本文通过分析国内外沥青路面结构、设计方法,说明沥青处治基层在我国现行路在结构设计中的可行性和必要性     

动态控制方法在高速公路工程进度监管中的应用

本文研究和探索了工程进度监管方法,阐述了动态控制理论在高速公路工程进度监督管理工作中的应用。