基于深度强化学习的城市交通信号控制综述

传统模型驱动的自适应交通信号控制系统灵活性较低,难以满足当前复杂多变交通系统的控制要求.近年来,深度强化学习方法在城市交通信号控制研究领域得到快速发展,并且与传统方法相比展现出一定的优势.交通信号控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,因此,基于深度强化学习的交通信号控制具有较高的研究价值和意义.本文系统地介绍了深度强...     

沥青路面车辙LSTM--BPNN特征融合预测模型研究

为探究预测性能更优的沥青路面车辙变形预测模型,更好地捕捉预测过程中基本特征和时序特征的潜在关联性,通过下载并预处理LTPP数据库中与沥青路面车辙相关的路面结构材料、交通荷载、气候环境及路用性能数据,构建一个高质量样本数据集。并使用注意力方法融合BP神经网络和长短期记忆神经网络,建立性能更优的基于深度学习的LSTM-BPNN车辙预测模型。最后将此模型与其他4种常用预测模型进行比对试验,评估该模型的精确性和有效性。结果表明:LSTM-BPNN模型预测性能表现优异,训练集和测试集上的R~2分别达到0.821和0.796,能充分捕捉与沥青路面车辙相关的基本特征和时序特征;在比对试验中此模型R~2和RMSE均好于其他常用模型;另外此预测模型具有较强的泛化能力,将目标特征和预测特征进行更换,可实现更广泛的应用。     

软基处理中填砂路段的汽车动荷载影响深度研究

通过整理测试汽车通过不同填砂厚度时应力变化情况,分析其变化规律,总结出汽车荷载对软基路段动荷载的影响深度。根据试验路段的实际情况拟合出车辆动应力与填砂厚度的经验公式,以此作为软基处理设计和施工中降低或消除汽车动荷载影响的理论依据。     

华而实 深度测试上海大众斯柯达全新旗舰速派

最近我们在策划一个与性价比有关的选题，目的无非就是向消费者剖析并推荐一些有着高性价比的产品。其实在过往的很多期杂志中，这类产品并不少见，就比如这次我们要深度测试的斯柯达全新旗舰速派。     

青藏铁路安多试验段多年冻土斜坡路基的稳定性

青藏铁路安多试验段位于青藏高原腹地多年冻土区内，地形成10^o～20^o的斜坡。地层条件为粉质黏土、含土冰层和泥岩。路基设计时采取了3种工程措施确保斜坡路基的稳定。在试验段内设置3个测试断面，其中在热融滑塌区内2个，区外1个。每个断面布置6个测温孔、4个冻胀板、4根竖向测斜管。对2004至2006年共3年的监测数据分析可知：路基填筑后形成的人为上限改变了天然边坡的水文条件；水平位移主要发生在人为上限以上的土体，其界面为潜在滑移面。利用极限平衡法进行斜坡路基稳定性计算，结果表明，没有设置土工格栅的冻土斜坡路基在达到最大融化深度时，其稳定性系数最小。     

强夯在秦皇岛港戊码头堆场工程中的应用

根据不同地质情况，分别采用强夯、强夯置换方法处理秦皇岛戊码头人工吹填堆场地基。     

国外反水雷技术发展趋势

一、扫雷平台向多样化发展 水面舰艇是基本的扫雷平台,为了适应各种扫雷具的需要,各国建造了型号众多的扫雷舰艇。近几年来,随着深水扫雷具的发展,扫雷舰也向大吨位发展。日本新建了1000吨级的扫雷舰;美国的“复仇者”级反水雷舰的排水量竟达1312吨。 目前直升机和气垫船也被用作反水雷平台,尤其是扫雷     

存在裂纹梁的动力分析

讨论轴向载荷和裂纹深度对两端简支梁的横向振动特性的共同影响．通过模态分析得到了系统的固有频率，并且通过实验验证了理论分析．结果表明，带有裂纹的简支梁，在轴向载荷的作用下，固有频率不能认为是由裂纹和轴向荷载对其影响的简单更加．