基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

小塘子特宽桥荷载试验与分析方法研究

随着城市交通建设的发展,我国出现了宽跨比较大的城市桥梁。此类桥横向分布效应较常规桥梁明显,以传统的桥梁平面计算程序计算活载作用效应会带来误差。针对一座宽跨比约2.3的简支空心板桥梁进行结构平面和空间加载分析,分别计算加载后桥梁的变形和应力,并与实际加载测量的变形和应力结果进行比较,分析两者的差别,为实际工程提供参考。     

铁路行包专列运量预测模型研究——以温州市苍南县为例

铁路行包专列作为铁路快捷货物运输的一种新形式,对物流成本降低具有很大作用.针对铁路行包快运专列特点及开行条件进行分析,并对未开行行包快运专列地区铁路行包货运量预测进行研究;最后,以温州市苍南县进行实例分析,为缺乏数据的行包运量预测提供借鉴.     

基于有限元模型的荷载横向分布修正法

基于有限元模型的桥梁荷载横向分布修正法,运用模型计算通用程序建立桥梁的有限元模型。通过对实测挠度与模型计算挠度的相关性分析及反复迭代,最终求得不同刚度的在役桥梁各片梁的荷载横向分布系数。经过模型桥试验的验证分析,该方法可较准确地求解桥梁在使用阶段的荷载横向分布。     

圆锥滚子轴承滚子凸度的优化分析

采用数值分析的方法对工程上常用的4种滚子凸度进行计算,得出各自的应力分布状况,并进行了详细的分析,从而得到最优的滚子凸度。     

基于眼动仪的驾驶员视点分布特性研究

驾驶员眼动特征能较好地表征驾驶员对视觉信息的加工过程,通过获取驾驶员行车过程中注视点的变化得到驾驶员在不同路段的视点特性。通过运用智能眼动仪,以高速公路驾驶员的视点变化为研究对象。通过将高速公路进行合理的分段,最终得到驾驶员在不同路段下的视点分布特性,发现驾驶员视点在直线路段主要集中在中间区域,而在转弯路段主要集中在中间区域和弯道的内侧,在隧道路段,主要集中在中间区域和下方区域。通过对眼动数据研究得出结论:当平曲线半径小于600 m时,建议对标志进行优化以保证驾驶员能准确获取道路信息,当平曲线半径小于300 m时,建议改善路侧环境以缓解驾驶员的紧张程度。同时,根据隧道段的视点特性,提出了一定的改善措施。     

TransCAD在交通评价中的应用

根据已规划地块出行量和吸引量的预测值,利用TransCAD进行分析,预测该地块的OD分布及各个道路的交通流量,分析各个道路的饱和度,从而对规划地块的路网进行交通评价,得出相应的交评结论.     

公路隧道巷道式施工通风瓦斯分布研究

为探究瓦斯公路隧道巷道式施工通风中瓦斯的体积分数分布规律,利用流体力学研究软件FLUENT建立三维隧道模型并进行了数值仿真计算,通过对隧道内部整体、掌子面附近和主洞与横通道连接处瓦斯体积分数分布的研究,分析了隧道内部瓦斯分布的具体特点并深入探讨了内部回流区、涡流区和瓦斯容易聚集的位置。模拟结果表明： 瓦斯从一侧主洞涌出后,不会对另一侧造成污染; 涡流区瓦斯体积分数明显大于周围区域; 风管所在一侧截面上瓦斯体积分数分布明显低于异侧。     

逆韦布尔分布下n中取k系统的随机比较

研究了元件寿命服从特征寿命参数不同,形状参数相同的逆威布尔分布下,两个由独立元件构成的串联系统分散序的随机比较问题,并给出元件特征寿命不同,形状参数相同(或不同)的逆威布尔分布下,两个由独立元件构成的并联系统在洛伦茨序、星序以及失效率序之间的随机比较.同时给出了满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.