基于TBC4.1软件的高速铁路CP0框架控制网基线解算与网平差精度分析

针对天宝公司研发的新版本TBC4.1软件在高速铁路CP0框架控制网基线解算与网平差的可行性问题,以京沪高速铁路CP0框架控制网作为研究对象,将最新版TBC4.1软件与GAMIT10.7软件、旧版本TBC3.5软件的基线解算能力进行比较,并与Cosa GPS软件的网平差精度进行对比,用试验的方法讨论TBC4.1软件加载不同类型卫星星历对不同基线长度高速铁路CP0框架控制网的基线解算与网平差精度。结果表明:TBC4.1软件较旧版本TBC3.5软件在长基线解算能力上得到了很大的提高;在处理800 km范围内的高速铁路CP0框架网基线时,TBC4.1软件获得与GAMIT10.7软件相当的解算精度,且不受精密星历种类的限制;当CP0框架网的基线长度由800 km扩大至1 500 km时,TBC4.1软件加载最终星历的基线解算精度仍能与GAMIT10.7的解算精度保持一致;TBC4.1软件网平差模块的处理精度为毫米级,且不受精密星历种类解算的基线结果限制。     

Sustainability assessment of inland transportation in China: A triple bottom line-based network DEA approach

The transport sector accounts for nearly one third of the world’s total energy use, while inland transport alone is responsible for half of the global petroleum consumption. The expansion of motorization in newly industrialized economies necessitates setting realistic targets. To support decision-makers in better assessment of transport sustainability performance, we introduce a systematic triple bottom line-based approach to evaluate inland transport, considering social, economic, and environmental dimensions of sustainability. The proposed network data envelopment analysis (DEA) measure organizes the three components of the system into a parallel structure, allocates shared input across subsystems, and incorporates undesirable output. The empirical application determines the efficiency of regional inland transportation systems in China from 2006 to 2015. The results indicate a rise in overall transport efficiency between China’s 11th and 12th five-year development plan periods and link the economic growth with a decrease in environmental transport efficiency in the Central and Western zones and with a decline in social efficiency in the Eastern zone. Since 2012, the social sustainability remains the weakest component of inland transport, which requires special attention by policy-makers to support vulnerable groups of transport users. This study provides further insight into the investigated measures and proposes recommendations for the improvement of inland transport in China.     

基于SARIMA-BP模型的港口船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。     

基于BP神经网络的高速公路服务区车辆驶入率预测

为科学度量高速公路服务区车辆驶入率,在分析服务区车辆驶入率影响因素的基础上,构建了基于BP神经网络的服务区车辆驶入率预测模型。以新郑服务区为实例,验证预测模型的可行性及确定石武高铁对新郑服务区车辆驶入率的影响程度。验证结果显示,该模型具有可操作性及可靠性。     

带偏差单元BP神经网络土体灌浆压力预测

灌浆压力是土体灌浆加固的重要参数。基于神经网络非线性映射特性,分析土体灌浆压力主要影响因素,建立符合一般工程判断和决策思维的BP网络预测模型,并引入偏差单元对其结构进行改进,实现了快速收敛,较高精度得出灌浆预测压力的具体数值。预测结果与室内灌浆试验压力对比表明,带偏差单元BP神经网络的土体灌浆压力预测结果具有较高准确性和一定的实用意义。     

在道路交通和城市化进程影响下对汽车销量的预测

本文研究了汽车销量在道路交通和城市化进程影响下的预测模型的建立,以历史数据为检测依据,判断所建模型的可行性,并对2011~2015年末汽车总销量进行了预测。其模型参数即道路交通和城市化进程对汽车销量的影响因素包括城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、城市年末实有道路长度、城市年末实有道路面积、公路里程。经精度检验,BP神经网络可用于预测城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、公路里程。二元线性回归可用于预测城市道路长度和城市道路面积。最后BP神经网络利用其在处理非线性系统方面的优越性,实现在各参数影响输入下对汽车总销量输出的任意非线性映射且具有较高的预测精度。     

基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用

基于L-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高.文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报.分析了影响声纳部位自噪声的各种参数.利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报.     

基于神经网络的舰船运动模型辨识

通过神经网络对线性水动力系数、弱非线性水动力系数和强非线性水动力系数进行了研究,利用免疫模糊遗传算法对各神经网络辨识器进行优化,以确定舰船运动的待识别系数,并且进行了10°/10°Z形操舵运动、30°回转操舵运动和35°回转操舵运动辨识的仿真。结果表明:利用辨识所得的各种典型操舵运动曲线与利用原参数所得结果符合良好。     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

Evaluation of energy consumption of vehicles in EU Trans-European Transport Network

The paper presents the results of field tests evaluating energy consumption in the vehicles of Trans-European Transport Network (TEN-T) of selected EU countries: Poland, Germany and France. The energy consumption of vehicles in a highway system was assessed based on the telemetry analysis systems for traction parameters, tachograph record of digital speed waveform and their statistical analysis. The empirical cumulative distribution functions of speed transitions (acceleration, deceleration) were used to determine the kinetic energy losses of the vehicle (fuel consumption). To assess the statistical significance of differences between cumulative distribution functions the Smirnov–Kolmogorov test was used.