地铁车站中地下连续墙的入土深度的研究

地下连续墙在基坑工程中正广泛应用，其入土深度直接影响其造价。因此，在城市地铁设计中应合理设计地下连续墙的入土深度。     

水泥混凝土路表抗滑要求及施工实例分析

论述水泥混凝土抗滑能力的产生机理与路表构造深度的形成及各自对行车的作用,并举例详述其施工要点和施工效果分析.     

提高沥青路面抗滑性能的措施

通过对影响沥青路面抗滑性能因素的分析 ,进而提出建好抗滑表层的关键措施。     

基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

STX造船获1＋4艘超深水钻井船订单

11月20日．韩国STX造船从挪威SigmaDrillingAS公司获得1＋4艘BT—UDS型超深水钻井船交钥匙（Turn—Key）建造合同。其中，合同确定的一艘超深水钻井船合同金额为672亿美元，加上4艘备选船舶，总金额将达到35亿美元。◎看点：BT—uDs型超深水钻井船总长230米，型宽38米，高12米，设计作业水深12000英尺，最大钻井深度40000英尺。该钻井船还配备了2套15000psi防喷器，并可升级至2000psi。     

降雨入渗对隧道的影响数值分析

降雨入渗会降低其影响范围内土体中基质吸力,引起土体软化,强度参数降低,对隧道稳定性产生较大影响。采用有限差分软件FLAC3D对隧道的降雨入渗过程进行模拟,研究降雨影响深度以及降雨对土体软化效应的影响,并与顶部产生积水坑的工况进行比较。研究结果表明,降雨入渗较大程度地减小了非饱和区基质吸力以及土体强度参数;考虑顶部形成积水坑后,降雨入渗深度显著增大,非饱和区基质吸力及土体强度参数减小明显,隧道不稳定性显著增加。     

基于极限学习机与旋转森林相结合的栈式深度学习分类方法

大数据时代的到来导致简单机器学习所建立起来的单一模型往往不能充分挖掘大样本数据所承载的丰富信息,同时在学习能力上也略显不足.在此背景下,文中将旋转森林算法(rotation-forest, ROF)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合,构建一个基础神经元单元,然后通过栈式泛化原理进行逐层构建,形成一种快速保持源域空间特征的深度学习模型(D-R-ELM).D-R-ELM由多个基础神经元构成,这些基础神经元通过一种特殊的栈式构造方式,既保证了较好的学习能力,同时也减少了训练成本.实验结果表明:D-R-ELM的深层结构模型,在大样本数据上相比于Adaboosting、Bagging、ELM、ROF和Rotboost传统分类器表现出更好的分类性能、稳定性与泛化性能.     

地铁综合监控系统深度集成火灾报警系统的应用

介绍了综合监控系统的特点,以及综合监控系统深度集成火灾报警系统应用方案的集成架构及主要特点。分析了深度集成模式对综合监控系统的影响。综合监控系统深度集成火灾报警系统方案,突破了火灾报警系统独立设置的局限性,构建了一套适合地铁特点的综合监控防火保障体系。     

多矢量推进水下航行器深度分组控制数学建模分析

传统水下航行器控制模型分析算法缺少对矢量动力参数的模型分析计算逻辑,因此造成控制模型分组参量关系分析不足,导致水下航行器控制动力输出量出现偏差的问题。因此,提出多矢量推进水下航行器深度分组控制数学建模分析。通过引入非线性适量运动算法,对水下航行器矢量推进下的运动进行数学模型建立分析;得到运动参数后,引入动力分组控制算法,根据计算得到的运动参数,对水下航行器进行深度分组控制模型的建立计算,从而得到准确的控制参量。最后,通过设计的仿真实验对上述分析结果进行准确性验证,证明提出方法的可行性。     

海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。