以稻壳为载体培养反硝化菌及硝酸盐氮的去除

研究了以稻壳为载体培养固定反硝化菌及其影响因素,并进行了模拟废水硝酸盐 氮的去除实验．结果表明：稻壳固定反硝化菌能有效地去除水中的ＮＯ３－,降解速率为 ５．９ｍｇ／（Ｌ·ｈ）,去除率达到９１．６％,稻壳培养反硝化菌的最适ｐＨ和温度分别是７．６和３０℃．     

宽水网地区三角高程测量代替等级水准量的可行性

对虎门大桥等4座特大桥三角高程网试验观测数据进行了统计分析，比较了往返测高差较差、环闭合差与三、四等水准相应限差的差异及公共点上三角高程值与二等跨河水准高程值的差异，证实在宽水网地区用对向三角高程代替四等水准进行跨河水准测量是完全可行的，但代替三等跨河水准测量，可靠性只有75％左右。     

钻孔灌注桩在砂砾石层上开孔的工艺分析

对在砂砾石层上钻孔的工艺要进行分析，并采取适当的改进措施。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

平面桁架的几何非线性有限元分析

平面杆系结构的几何非线性分析方法有多种.以平面桁架为例,从杆的平衡方程出发,直接利用变分方法导出杆单元在大转动、小应变条件下的考虑几何非线性的单元切线刚度矩阵,依照此原理编制了相应的有限元程序.算例表明,推导结果是正确的,该程序可用于平面桁架的几何非线性分析.     

铁路路网规划运量预测研究

铁路运输具有单路径固定性特征。借鉴公路四阶段法的成熟思路,本文采用定性与定量相结合的综合运量预测方法,对成都铁路局的中长期路网规划中的运量进行了预测,即运用SPSS软件定量预测出趋势运量和利用在跨越式发展背景下的专家意见定性预测出转移运量和诱增运量．最后,在此预测运量的基础上提出了成都铁路局在中长期的通道加强序列和重载高速的运输发展策略．     

最佳回归分析法在工程中的应用

在工程中常作回归分析，所建回归模型常含有模型误差，为了提高回归精度，作出正确的回归预报，研究回归模型的误差补偿，笔者在文中建成了一套检验和补偿模型误差的方法．     

路面设计的性能模拟方法

丹麦一个新的路面设计指南是基于路面性能数字模型（MMOPP）而推出的,该模型考虑了诸多因素,运行结果在一定的可靠度水平下可以量化,可达到较高的设计水平。     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征,利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表,通过各类数据关联融合,提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库,采用Python语言编写代码,构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此,运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别,得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明,一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...