考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

探究大纵坡路段抗车辙沥青路面施工技术

经过深入的分析我国某地公路长大纵坡路段上的沥青混凝土路面中所存在的车辙实际情况,分析总结出该路段中的混凝土出现车辙病害的主要原因,进而提升沥青混合料的综合性能,并且加强质量管理与控制,在今后的工程实践中可以有效的避免高速公路路段中出现严重的车辙病害,提高了高速公路的安全性与稳定性,大大延长了其使用寿命。     

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.     

人工挖孔桩施工与质量控制

在地质奈件允许的情况下,可采用人工挖孔方法对桥梁进行桩基础的施工。人工挖孔受地形限制小,可以多孔同时作业,能加快工程进度并降低工程造价,是比较成熟的成孔方法。     

沥青路面养护质量问题分析与对策

近年来,随着沥青路面养护维修技术的不断提高,路面技术状况已达良好。但在实际工作中,我们发现仍有少量路段出现挖补后又坏的现象。据统计,当年挖补当年坏的面积约占全部挖补面积的6%。因此,不可否认挖补工作中的质量问题时有发生,个别情况还较严重,需要我们引起重视,认真对待。     

国道要新生——G108示范改造工程启示录

从"畅、洁、绿、美"到"畅、安、舒、美",代表了一种理念的提升,毕竟路是给出行者使用的,别老是非要从养护部门的角度去看路,换个方位将心比心,效果会更好。从粗放的管理到科学化的提倡,摆脱"经验"判定,不再"拍脑袋拍胸脯拍屁股",顺而转向运管养护,在路坏以前提前预防,拿出一部分资金养"好路",使其维持更长的     

G108云南段:期盼旧貌换新颜

从北京启程,向西南驱车3000多公里,就可以到达G108的最后一站——云南,在此国道线改建之前的很长一段时间内,道路交通超负荷运行,行车速度缓慢,通行能力小,交通安全难以保障,阻碍着云南与四川两省经济、文化的交流。G108在云南省境内总长254.4公里,其中四级路段长170公里,二级路     

水泥混凝土路面在改造工程中的破碎稳固利用

前言对废旧水泥混凝土路面进行破碎稳固的改造。是通过对水泥混凝土面板破碎和对路基二次冲击压实,消除原来路基脱空、松散等病害,最大程度地防止加铺路面反射裂缝的发生。     

人工挖孔桩在高速公路中的应用

人工挖孔桩造价抵、施工方便、速度较快、不需要大型机械设备，从而在公路、民用建筑中得到广泛应用。但挖孔桩井下作业条件差、环境恶劣、劳动强度大．安全和质量显得尤为重要