公路网络路线布局优化的双层规划模型及算法研究

首先分析了省、市级公路网布局的特点和要求,然后通过将连续变量离散化、引入双层规划模型,建立了适合省、市级公路网络的路线布局双层规划模型。最后研究了模型的求解算法,将模拟退火算法应用于公路网络路线布局优化问题中,应用V isual Basic 6.0语言开发了相应的算法程序。     

基于节点重要度交通区位布局法的城市群公路网布局研究

在城市群公路网布局研究中,为了加强交通基础设施建设,促进人、物、资金合理流通,加快城市群的协调发展,针对城市群公路网的区位特性,运用交通区位理论,建立了基于遗传算法的公路网布局双层规划模型,提出了节点重要度法与交通区位线法融为一体的城市群公路网规划布局新方法。该方法对于进行城市群公路网的合理布局,推动区域经济社会快速健康协调发展具有一定现实意义。     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

基于神经网络预报的实时专家控制器设计

该文提出一种在保证控制系统稳定的前提下,能实时跟踪船舶航行环境变化和船舶操纵动态特性变化,以逐步提高自动操纵系统控制性能的实时专家控制器。仿真结果表明了此实时专家控制器的有效性,且算法简单,易在线实现。     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

EPON技术在宽带专线中的应用

相比较其他PON技术,EPON在技术成熟度和设备价格方面具有一定的优势,国内运营商已经开始进行EPON的试商用。EPON技术与传统接入技术相比具有节省投资、提高资源利用率、实现宽/窄带统一接入、接入方式灵活、高速带宽且分配灵活等优点。对宽带专线业务来讲,能减少业务侧数据设备的投资,实现全业务接入的同时,能够实现带宽的灵活调整,可以同时开展带宽共享及独享业务,实现专线业务的灵活配置。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

高精度陀螺全站仪在长大铁路隧道CPⅡ平面控制网分段建网测量中的应用

为了确保隧道贯通前CPⅡ分段建网的精度,保障隧道的顺利施工,以格库铁路阿尔金山隧道为工程背景,采用高精度陀螺全站仪对洞内CPⅡ平面控制网加测多条陀螺边,并提出了陀螺定向精度观测精度内检核、多条陀螺边定向复核的方法,对陀螺定向边位置的选择、陀螺方位角观测中误差、陀螺方位角观测值的应用区间进行探讨。应用高精度陀螺定向成果对比分析洞内CPⅡ分段控制网成果,从理论上探讨了加测陀螺边对CPⅡ控制网贯通预计精度的影响,解决了隧道贯通前CPⅡ平面控制网精度无法验证的问题,确保了CPⅡ分段建网的精度,总结出一套高精度陀螺全站仪在长大铁路隧道CPⅡ平面控制网分段建网测量中的应用方法,其中包括陀螺定向边间距约2 km、陀螺定向边采用对向观测、每测站数不小于4测回且观测方向平均测角中误差应小于仪器精度(3.6″)、依据陀螺观测计算方位角与导线推算方位角较差值并将成果应用划为三个应用区间、依据陀螺定向观测精度变换权重降低贯通预计值、优化约束平差计算方案等。