上海市防汛能力建设调查及评价

上海位于长江入海口,低洼的地势使得上海遭受台风、暴雨、高潮、洪水(俗称“四碰头”)的袭击后易成灾,多年来上海已建设抵御灾害的防汛体系,且发挥了积极的作用。在对上海防汛能力建设体系开展调查的基础上,分析存在问题和不足。同时,结合科学的层次分析法理论构建评价指标体系,为后续防汛能力建设的进一步优化提供依据。     

软土地区超大直径盾构下穿轨道交通影响分析

随着地下空间不断开发,新建盾构隧道近距离穿越既有隧道、地下通道、地下管线等的现象越来越普遍。由于新建盾构隧道对原地应力场的改变,必然会引起既有隧道的变形,对既有隧道的结构安全产生影响。结合上海市北横通道大直径盾构隧道工程实例,采用Midas_GTS有限元分析软件建立三维数字模型,分析软土地区超大直径盾构隧道穿越施工,对已运营轨道交通盾构隧道的影响。     

临沂南京路沂河大桥主桥设计

临沂南京路沂河大桥位于8度强震区且跨越断裂带,主桥采用飞雁式异形拱桥与V形墩结合的组合体系,采用大吨位摩擦式减隔震支座,以提高结构抗震性能。主桥两侧(30.3+34.2)m采用预应力混凝土连续梁;中间(135.5+135.5)m为飞雁式异形拱桥,拱桥采用双边箱钢-混叠合梁,主拱采用矩形钢箱变截面拱肋,拱肋轴线为异形偏态拱轴线,不设风撑,拱梁固结,梁端设水平系杆平衡水平推力。下部边、中V形墩均采用大悬挑箱形截面混凝土结构,群桩基础。大桥采用先梁后拱的施工顺序,叠合梁采用多点平衡顶推施工,拱肋采用桥位少支架大节段拼装施工。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。     

Bayesian network for red-light-running prediction at signalized intersections

Abstract

Red-light-running (RLR) is an important reason for the large number of intersection-related fatalities, injuries, and other losses. The accurate RLR prediction can effectively reduce crashes caused by RLR behavior. The RLR prediction is usually composed of two parts: the vehicle’s stop-or-go behavior and the arrival time when the vehicle reaches the stop line. Previous stop-or-go prediction models are usually based on embedded traffic sensors using machine learning algorithms. While based on the continuous trajectories collected by radar sensors, RLR prediction can be conducted more effectively. In this paper, a probabilistic stop-or-go prediction model based on the Bayesian network (BN) is proposed for RLR prediction. We extend the deterministic output into the probabilistic output, which provides decision-makers with greater autonomy. The causality of BN improves the interpretability of the prediction model. The BN model is calibrated and tested by the continuous trajectories data measured by radar sensors installed at a signalized intersection. We not only consider the movement measurements of individual vehicles (e.g., speed and acceleration), but also take into account the car-following behavior. As a comparison, different machine learning models and the model based on the inductive loop detection (ILD) are adopted. The results show that the proposed BN model has a high prediction accuracy and performs better in the feature interpretation. This paper provides a new way for probabilistic RLR prediction based on continuous trajectories, which will significantly improve traffic safety of signalized intersections.     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

竖向地震对大跨度连续刚构铁路桥地震响应的影响

以内蒙古在建的大准铁路增二线黄河连续刚构特大桥为研究对象,采用反应谱分析方法研究了其在水平地震单独作用下、《公路桥梁抗震设计细则》和《铁路工程抗震设计规范》中规定的不同竖向地震分别同水平地震组合下的地震响应。结果表明:考虑竖向地震对连续刚构桥的地震响应非常明显;水平地震和《铁路桥梁抗震规范》中的竖向地震组合时结构地震响应较按《公路桥梁抗震设计细则》竖向地震组合时结构地震响应大,内力最大增幅为27%,位移为26%。     

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.