SOM网络在铁路危险货物专用线风险评价中的应用

为合理确定铁路危险货物专用线的风险水平,提出了一种基于神经网络技术的风险评价模型.根据铁路危险货物专用线运营的特点及国家相关标准的要求,比较全面、系统地构建了铁路危险货物专用线及附属设施风险评价指标体系.为了弥补现有铁路危险货物专用线定量风险评价方法的不足,提出了基于自组织特征映射(SOM)网络的铁路危险货物专用线风险评价模型,并将训练后的模型应用于中石油某线路的风险评价,确定了该线路的风险等级.实例计算表明,该模型假设合理,计算结果符合实际情况.     

基于SP和RP融合数据的小汽车通勤出行频率选择模型

基于小汽车通勤出行特性和成本分析,采用意愿调查法对小汽车出行者的社会经济属性、通勤特性和不同燃油价格下的出行意向进行调查,定量分析停车位供应状况、停车费、燃油价格等因素对小汽车使用者通勤出行频率的影响,以获取高燃油价格下小汽车通勤行为随燃油价格(出行成本)变化的规律.基于多项选择模型,分别建立了RP模型、SP模型和基于...     

高速公路服务区新建UTW路面设计

高速公路服务区路面频繁受到车辆施加的水平力的作用,超薄水泥混凝土(UTW)路面抗水平力破坏性能强,但将UTW用于服务区新建路面需要有针对性地进行路面设计.在分析服务区交通特性和UTW受力特性的基础上修正了轴载等效换算公式;引入超细粉煤灰(UFA)等量取代部分水泥,设计出的UTW板水泥混凝土满足结构要求;通过直接剪切试验...     

鸡鸣垭隧道洞口段围岩三维变形监测与分析

通过对广元—巴中高速公路鸡鸣垭隧道洞口段围岩三维变形监测,研究围岩动态变化,提出了水平收敛回归模型和拱顶下沉回归模型,有效地预测洞顶边坡滑动、初期支护破坏等险情,为隧道洞口段安全施工、采取防治措施及确定二次衬砌的施作时间等提供了科学依据。     

基于SVM的交通事件检测技术

为减少交通事件引起的交通延误,提出了一种基于支持向量机(SVM)的交通事件自动检测(SVM-AID)算法.采用实际高速公路交通参数数据库(I-880数据库),对SVM-AID算法的分类性能进行测试,并分析了SVM中各参数对分类效果的影响.结果表明,SVM中参数对分类效果的影响很大,必须慎重选择;SVM-AID算法对不同...     

山区弯道景观对行车安全影响的仿真

为研究山区弯道景观对行车安全的影响,构建了仿真流程,研究了车辆横向滑移事故判断方法、驾驶员前方视野范围内障碍物或车辆产生方法、驾驶员视距计算及仿真车辆安全状态判断方法;用VB语言编写仿真程序,仿真分析了不同车速、弯道半径、景观位置对车辆运行安全性的影响.研究结果表明;设计车速为60 km/h且景观至路边距离相同时,大半径弯道较小半径弯道的危险概率减少约58%;曲率半径相同时,较高设计车速的道路景观对行车影响较小,中半径弯道设计车速为80 km/h较60 km/h的危险概率减少约33%.     

道路交通安全管理规划体系研究

编制各级道路交通安全管理规划是解决道路交通安全问题的策略之一,如何编制道路交通安全管理规划成为当前面临的一大问题。通过对国内外道路交通安全管理规划的规划定位、编制机构和规划内容等几方面进行对比分析,总结我国道路交通安全管理规划编制过程中存在的问题和不足,提出系统性和统一性的道路交通安全管理规划思路,研究道路交通安全管理规划体系,以期能为我国道路交通安全管理规划的制定提供参考。     

信号交叉口行人过街设施设计方法

为提高信号交叉口行人通行能力、减少行人过街延误,在分析多相位信号控制交叉口信号相位、交通冲突点和交叉口渠化的基础上,对行人相位和机动车相位进行整合,充分利用机动车左转相位时交叉口的空间资源为行人创造过街条件。     

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当前对于个人外出活动的研究较为深入,而家庭为单位的活动研究存在不足. 为了确定假日家庭活动安排的影响因素和不同活动之间的影响关系,本文以家庭为单位,使用2009年济南居民出行调查数据,选取6个家庭因素作为外生变量;以生存性活动、维持性活动和自由活动——活动持续时间、活动次数为内生变量,考虑家庭的成员属性和经济属性,建立结构方程模型. 重点分析了家庭人口因子和家庭经济因子对三类活动因子的影响关系和各类活动之间的关联性. 结果表明家庭人口因子和家庭经济状况因子对于三类活动的决策有显著影响. 同时三类活动之间根据活动本身的弹性,影响关系也有所不同.     

汽车液压ABS压力梯度试验与影响因素分析

利用防抱死系统液压试验台,采用PCMCIA-DAQ1200数据采集卡和LabVIEW软件,编写了ABS压力梯度试验测试程序,实现了全自动数据采样,进行了包括普通制动、长加长减制动和阶梯制动等工况的ABS压力梯度试验测试。试验结果表明：在普通制动时,最大和最小减压梯度分别为-90.5-、94.8 MPa.s-1,最大和最...