日本站前广场的建设特征及对我国的启示

随着中国轨道交通和城市化进程的不断发展,单一功能的站前广场规划已无法满足当下多样化的城市建设需求。本研究通过对日本站前广场的建设历史和相关规划标准的梳理,针对日本多个不同级别城市的站前广场进行实地调研,并且分析代表性案例的空间规划和开发方式,总结出日本站前广场的规划经验：重视站前广场在站城一体化开发中的空间调节作用,根据规划需求调整广场的城市功能;广场建设要结合站点周边地区发展特点,注重广场的灵活布局和多样化利用;广场规划各阶段设立合作组织,注重广场各建设部门的相互沟通和责任划分以及制定持续的利用者参与机制和完善的广场运营制度等,以期为中国轨道交通可持续发展和合理的城市空间规划提供参考和借鉴。     

不同驱动方式下的无刷直流电机性能比较

针对反电势为梯形波与正弦波的两种无刷直流电机,分析了电机分别在正弦波与六脉冲方波驱动模式下的机械特性、电流波形、换相转矩脉动。推导了反电势为正弦波的无刷直流电动机在方波驱动模式下的机械特性表达式。通过对这两种电机电流波形的对比分析,给出了这两种不同反电势波形的无刷直流电动机在高速和低速时两者电流波形、换相转矩脉动差异的原因。建立了两种电机的仿真模型,仿真结果进一步验证了分析的正确性。     

大跨径预应力混凝土连续刚构桥施工监控分析

以大跨径预应力钢筋混凝土连续刚构桥为研究背景,应用桥梁结构设计与施工计算软件桥梁博士(D r.B ridge)建立计算模型,分析计算各施工阶段结构行为。以最小二乘法为基础进行参数识别的误差分析和状态预测法进行标高、应力控制。通过各施工阶段高程、应力实测值与理论计算值的对比分析,验证了计算模型和分析方法的正确性。     

基于抽样技术的ITS数据存档策略

介绍了ITS数据存储的最佳抽样方法，即对原始数据进行质量控制之后，运用误差平方和法（SSE）或互验法（CV）确定出原始ITS数据中最具有代表性的样本，从而降低所需的数据存储空间。通过开发相应的数据处理软件，针对美国德克萨斯州圣安东尼奥TransGuide交通管理中心的数据进行了测试，结果表明：对数据进行处理后，仅需存储十分之一的原始数据，所得到的最佳样本则包含了最多的原始数据信息，且该样本数据能够满足潜在的不同交通需求。     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

Prediction of Axial Capacity of Concrete-Filled Square Steel Tubes Using Neural Networks

The application of artificial neural network to predict the ultimate bearing capacity of CFST （ concrete-filled square steel tubes） short columns under axial loading is explored. Input parameters consiste of concrete compressive strength, yield strength of steel tube, confinement index, sectional dimension and width-to-thickness ratio. The ultimate bearing capacity is the only output parameter. A multilayer feedforward neural network is used to describe the nonlinear relationships between the input and output variables. Fifty-five experimental data of CFST short columns under axial loading are used to train and test the neural network. A comparison between the neural network model and three parameter models shows that the neural network model possesses good accuracy and could be a practical method for predicting the ultimate strength of axially loaded CFST short columns.     

A Novel Iterative Receiver Based on Extrinsic Information Update for MIMO Systems

A novel iterative receiver for multiple input multiple output (MIMO) systems was introduced. Its basis concept is that the reliability of extrinsic information will be strengthened with continuous iterations. Extrinsic information of present iteration is added with prior information of last iteration to obtain performance gain. The simulation results show that the improved iterative receiver can approach the 5th iteration performance of conventional soft interference cancellation (SIC)-minimum mean square error (MMSE) iterative receiver after the 2nd iteration with less computational complexity. Compared with conventional iterative receiver, the improved iterative receiver has 1dB performance gain at bit error rate (BER) of 10~ -5 , with four transmit antennas and four receive antennas system.     

基于最小二乘法的道路平面线形设计方法

在道路改建中,曲线设计法是最大限度利用原有路基的有效方法.采用多项式拟合曲线对公路工程线形设计实例进行设计研究,并将设计计算结果与三次样条函数设计法进行比较.研究表明,基于最小二乘法原理的多项式曲线拟合法与三次样条函数设计法的计算结果接近,同样能满足路线设计规范的要求,且计算过程更为简便,值得在设计工作中参考和应用.     

随机时滞Recurrent神经网络的指数稳定性

研究了随机时滞Recurrent神经网络的稳定性,利用Lyapunov函数和It公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统均方指数稳定的充分条件,并由此推得随机时滞Hopfield神经网络和随机时滞细胞神经网络的稳定性条件.     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

通过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验，获得大量的实验数据。在此基础上，运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测。最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据，从得到的误差平方和σ=0．00116来看，其拟合精度较高。BP神经网络具有白适应学习和记忆能力，尤其是三层BP神经网络模型，所得预测值与实际值误差最大为0．91％，较最小二乘3．4％的误差改善了许多，该法为蠕变预测找到了一条新的途径。