基于 MATLAB 的土工击实试验数据处理的探讨

因现有的室内标准击实试验的数据处理大部分采用手绘法、样条曲线法或二次、三次多项式拟合法,手绘法和样条曲线法所绘出的曲线很难直接找到最值,对于二次、三次多项式拟合法常采用 Excel,但 Excel 计算较粗略。针对以上问题,文中运用 MATLAB 中曲线拟合的功能,对工程中击实试验数据进行分析,以拟合曲线的残差图为依据,较准确地得到了最大干密度,并得出如下结论：击实曲线多项式的次数越高,所拟合的效果越好;另外击实数据的分布情况也将影响曲线拟合效果。     

基于大样本数据的沥青路面施工质量控制方法研究

为了进一步完善我国沥青路面施工质量的控制方法和评价手段,文中从过程控制的思路入手,通过采用无损检测方式获取路面施工过程中的大样本检测数据,并采用灰度图评价方法和统计分析评价方法对检测数据进行均匀性分析来评价沥青路面施工质量。实践证明该2种基于大样本检测数据的评价方法能有效的评价沥青路面施工质量,并能为指导后序生产提供有力的技术支持。     

列流线偏移描绘自动化

基于图论理论分析了列流图的组成特性,以解决列流线折点自动搜索问题.提出列流线折点搜索算法和列流线偏移描绘算法.采用基于节点信息表绘制列流图.开发了列流图自动生成数据库系统.用实例表明了算法及软件有效性和可行性.     

图的符号k-控制

设G（V,E）为一个图,k为任意的正整数且k不超过｜G｜,若有一个函数f：V｜1,－1｜满足：V中至少有k个点满足f[v]≥1,则称f为图G的一个符号k-控制函数,图G的符号k-控制数定义为γks^-11（G）=min{f（V）｜f为图G的一个符号k-控制}．给出了图的符号k-控制数的下界的一个改进的结论,并确定了轮图的符号k-控制数、     

基于分区加权Voronoi图的交通疏解组织方案

为减少城市轨道交通建设施工期间对城市道路交通的影响,保障施工点附近的城市居民出行通畅,创新研究了基于分区加权Voronoi图的交通疏解组织方案。首先,将道路分隔的地块重心作为点要素,分区域将地块相邻道路背景交通量中的饱和度作为权重,构建出行路径模型;其次,利用Arcgis软件将出行路径模型矢量生成加权Voronoi图,依据道路背景饱和度作为阻抗因素,筛选远端交通疏解绕行线路及设置有效交通指引标志方案;最后,以广州地铁11号线芳村站为例,利用分区加权Voronoi图构建了芳村地铁站点施工期间交通疏解组织方案,并利用Visum软件进行了方案交通影响分析,验证该方案的可操作性。     

浅谈深度学习技术在交通态势预测中的应用

随着区域经济的增长, 公路通行需求呈爆炸式增长。 高速公路作为区域的主干道和大动脉, 路网通行能力和通行需求之间的矛盾越来越突出, 拥堵成为高速公路运营管理最大的痛点之一。 高速道路运营单位、 政府管理部门亟需一种实时性强、 可靠性高的路况分析技术为拥堵治理提供服务。 传统的分析技术 (如机器学习、 统计学方法等) 无法满足处理海量的多源异构数据的需求。 随着近十年来大数据技术和 GPU 计算能力的发展, 深度学习技术这门新信息技术日益成熟, 拥有强大的数据处理能力。 在交通态势预测领域, 借助深度学习技术处理海量的交通数据可以实现道路通畅度的高精准、 高可靠性预测, 再辅以主动管控和车路协同技术来提升高速路网的通畅性和安全性。 文章首先简要介绍深度学习技术的发展历史和交通态势预测领域的发展现状, 再浅析深度学习在智慧高速中的应用场景, 最后分析深度学习技术面临的隐患并进一步对深度学习进行展望。     

考虑超级街区的城市路网边界控制策略研究

为缓解城市中心区交通拥堵状况,提出基于超级街区的路网多子区边界控制策略. 将城市区域路网划分为中心区、郊区及超级街区3个子区,结合宏观基本图(MFD)建立各子区交通流动态平衡方程;以中心区车辆出行完成率最高为目标,以边界收费费率和出、入口数量为控制变量,建立考虑车辆通道选择行为的路网多子区边界控制优化模型;并以实际路网数据为算例验证模型有效性.结果表明：边界控制策略下的中心区服务能力比无边界控制提高 7%;利用超级街区实现路网边界控制能够有效改善区域交通密度分布均衡性,提升路网服务效率;通过改变超级街区出、入口数量,实现边界控制兼备有效性和实践性.     

路堑边坡坡比设计研究

分析路堑边坡坡比设计的整个过程,建立了岩体回弹值与边坡高度、边坡率之间的相关关系,进行初步设计,然后根据路堑边坡破坏的判断准则,分析边坡可能产生的破坏模式,再经过试验数据来进行边坡稳定性分析,绘制了安全系数与边坡高度的诺谟图,用于指导路堑边坡坡比设计,并提高设计精度。     

GPS-RTK配合全站仪数字测图技术的应用

采用RTK与全站仪联合进行数字化测图的方法比之传统方法更具优越性,可保证图根点点位误差不积累、不传播,减少人为的干预,自动化程度较高,在很大程度上避免人为误差,使精度得到提高.