隧道管棚超前支护施工技术

根据西直沟1#隧道实际工程特点,选取管棚超前支护技术。依据管棚支护的主要机理以及地形地质和荷载情况,采用扇形管棚布置。根据埋深较大时的简化泰沙基公式计算围岩最大压力,并选取管棚参数,对本隧道的施工提供了理论依据,为以后黄土隧道的施工积累了工程实际经验。     

自锚式斜拉-悬索协作体系桥静风响应分析

自锚式斜拉-悬索协作体系桥作为一种全新的结构体系,兼备了自锚式悬索桥和斜拉桥的许多优点,结构体系则更为复杂。结合400m主跨的金州海湾大桥这一实际工程方案,建立了有限元空间分析模型,分析了其在静风荷载作用下的非线性行为,总结了初始攻角、附加攻角等参数及是否考虑缆索系统承受风荷载等对体系的影响规律。     

航空客运收益管理无约束需求预测方法研究

无约束需求预测是提高收益管理决策准确性的重要前提,需求修复是其关键的组成部分.本文基于航空客运的需求特点,对无约束需求预测方法进行了定量研究和讨论.首先对研究的问题进行了描述,提出先将Holt模型用于需求修复,再使用Holt-Winters模型进行无约束需求预测的思想,并结合组合预测方法,建立了基于Holt的组合需求修复模型和基于Holt-Winters的组合预测模型.最后,通过数值仿真,验证了本文的无约束需求预测方法和组合模型对航空客运收益管理的可行性和有效性.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的道路交通量预测的研究

道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型（Greymodel）,简称GM模型。本文从理论上介绍了GM（1,1）模型和灰色残差GM（1,1）模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。     

区域道路运输相对效率截面分析

随着区域路网的完善,其承载的道路运输业也呈现快速发展态势。在区域层面上,实现两者的良性互动,需要因地制宜,实现区域与运输业阶段性的协调决策,进而保证在全社会范围内对优化资源配置。这些分析的实现需要合适的评价方法对道路运输业投入要素与产出要素间的内在关系进行深入研究,并能对投入、产出要素进行量化控制。本文引入数据包络分析方法（Data Envelopment Analyses,简称DEA方法）,采用CCR模型（Charnes,Cooper and Rhodes Model）以各区域道路运输为决策单元;构筑各区域道路运输生产前沿面,评价各单元的相对效率,分析各要素投入的变动对产出的影响。     

基于系统优化平衡模型的P&R分配技术研究

为探索如何有效合理地选择停车换乘设施,提出了一种服务于停车换乘者停车行为的系统优化平衡模型.本文选取停车场的可用性为影响出行者选择的主要因素,以总停车阻抗最小为目标建立了系统优化平衡模型,通过具体实例分析,证明该模型较为简捷.     

行人微观仿真中的运动模型与行为模型——STEPS与NOMAD模型对比

为了解各类行人仿真模型的性能差异和适用范围,以选取适当模型进行交通枢纽行人仿真,对两种典型行人仿真模型进行研究。依据模型对行人行为描述的复杂程度,将行人仿真模型分为运动模型、部分行为模型、行为模型3类,并分别介绍了各自的特点。选取典型的运动模型软件STEPS和行为模型软件NOMAD,详细探讨其采用的数学模型,并通过4个仿真实例对比分析这两种模型的特点。分析结果得出两种模型在宏观与微观层面的异同点以及存在的问题。     

车牌照识别系统在高速公路中的实施应用

介绍了车牌照识别系统的工作原理、结构组成,并结合高速公路联网收费的特点详细阐述了车牌号识别系统在收费系统中的硬件安装、处理流程等具体应用,同时给出了相关的收费管理模式图、网络拓扑结构图和工作处理流程图。     

混凝土箱梁温度作用的参数分析

根据非稳态导热偏微分方程,施加合适的边界条件,用有限元法进行了混凝土箱梁温度场的参数分析,并确定了影响混凝土箱梁温度场的主要因素。研究表明,混凝土箱梁的截面尺寸、所用混凝土的热物理性质以及气温对混凝土箱梁的竖向最大温度的影响均不大,对混凝土箱梁竖向温度梯度影响最大的是太阳辐射强度。     

Power network parameter estimation method based on data mining technology

The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc.produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology was proposed. The clustering method was used to classify the historical data in supervisory control and data acquisition (SCADA) database as several types. The data processing technology was impliedto treat the isolated point, missing data and yawp data in samples for classified groups. The measurement data which belong to each classification were introduced to the linear regression equation in order to gain the regression coefficient and actual parameters by the least square method. A practical system demonstrates the high correctness, reliability and strong practicability of the proposed method.