膨胀土路基填料的判别与分类方法研究

依托广西崇左—上思二级公路的膨胀土路基工程,通过对现有膨胀土分类与判别方法的分析与探讨,提出了能充分反映和表征路基膨胀土的要求和胀缩机理的液限、塑性指数、自由膨胀率、<0.005 mm颗粒含量、CBR膨胀率的五指标判别方法,并用灰色类聚法进行验证,得到了基本一致的判别与分类结果。     

基于粗糙集与支持向量机的无级变速器速比控制阀质量分类

在提取无级变速器速比控制阀性能特征参数的基础上,提出了采用粗糙集和支持向量机相结合的质量分类方法.首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简;然后,使用支持向量机分类器对速比控制阀进行质量分类.实验结果表明该方法的分类准确率能够达到93.6%,具有良好的工程应用价值.     

灰色聚类法在泥石流类型判别中的应用

介绍灰色聚类法在泥石流流体分类中的应用,并以一些地区的泥石流沟为例,利用灰色聚类法对泥石流类型进行了判别。结果表明:用灰色聚类法对泥石流进行分类,使其分类数学化和定量化,对于解决常规多因子分类,由于指标交叉而不能归类的问题更显其优越性。     

广梧高速公路项目工程变更管理

根据高速公路项目建设工程变更管理的特点,结合广梧高速公路项目建设实际,简要介绍广梧高速公路项目建设过程中对工程变更管理的方法。     

基于SVM的水上交通事故严重程度的影响因素研究

为研究水上交通事故中事故严重程度的影响因素,减小水上交通事故发生时的人员伤亡及财产损失,对2015-2016年的水上交通事故统计数据的分析.选取了水上交通事故数据中的船舶类型、事故发生时间、地点、船舶吨位、能见度和风力等级等相关因素建立了事故信息库.根据水上交通事故造成的人员伤亡数量和财产损失的大小,将事故严重程度分为3个等级,并建立了基于支持向量机(SVM)的三分类模型.然后通过交叉验证以及网格搜索算法优化SVM分类模型的惩罚参数和核函数参数,得到最优的分类模型.模型建立后,利用SVM-RFE算法求解上述影响因素对事故严重程度的权重值并排序,筛选出对于事故严重程度影响最大的因素.结果表明,支持向量机三分类模型总体分类准确率可达70% 以上;同时自沉事故、渔船事故和秋季发生的事故易造成较大的人员伤亡;危化品船舶,内河发生的事故和渔船易造成较大的财产损失.     

试论接触网机械卡滞的成因及其分类

本文通过对电气化铁道接触网机械卡滞的成因，分类进行了分析，并提出了相应的对策，对于设计、施工和运行各个环节都有指导和实践意义。     

铁路行国事故的分类

阐述了铁路行国安全和行车事故的概念，以及进行事故分类防止隐患的意义。在评述行国事故分类体系和现行分类方法的基础上提出了新的事故分类原则。