投影寻踪在公路工程评标中的应用

基于投影寻踪技术综合评标的新思路,即采用高维降维技术——投影寻踪分类模型,利用实码加速遗传算法优化其投影方向,将多维数据指标(样本评价指标)转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优势     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

基于信息分配的道路黑点鉴别方法

为解决传统的道路黑点鉴别方法中存在的小样本问题及事故样本的信息损失问题,深入分析了事故数据的小样本特性及事故样本反映路段行车风险的多维性;并引入信息分配技术对交通事故数据进行处理,通过计算和比较事故样本分配给各路段单元的事故信息量(而不是事故频次)进行道路黑点鉴别。结果表明:信息分配技术能充分挖掘小样本事故数据提供的道路黑点鉴别信息,事故信息量比事故频次更能反映各路段单元行车风险的大小。     

一种提高非平衡数据集PSVM分类精度的方法

邻近支撑向量机(PSVM)是一种比较快捷分类器,然而当它用于非平衡样本集时,PSVM过拟合样本点数较多的一类,而低估样本点数较少的错分误差,因此导致了PSVM比较低的整体分类性能。为此,提出了一种改进算法,算法通过在求解分类平面时,只考虑错分样本造成误差,同时根据两类的错分样本数自适应的惩罚或奖励错分误差来消除两类样本点数差对整体分类性能的影响。实验结果验证了本文提出的改进算法的有效性。     

道路交通研究中的数据采集与处理方法探讨

结合广东珠江三角洲地区现场交通流调查的具体情况，介绍了通行能力研究中数据采集和处理的设备和方法，提出了车型分类的标准和计算机数据处理的思路和方法。     

品牌的力量——解读《美国消费者报告》汽车品牌排行榜

美国《消费者报告》杂志一家高冷的测评媒体美国有这样一家特立独行的评测媒体,他们诠释了什么叫"独立、客观、公正"。为了确保公正,他们自己匿名购买所有评测产品;为了保证客观,他们只依靠自己试验室的评测结果;为了做到独立,他们不接外部广告,不用产品样本,不收企业捐助。这家高冷的媒体     

基于共轭梯度法的蒙特卡洛随机有限元方法

将共轭梯度法引入蒙特卡洛随机有限元法，建立基于多项式预处理共轭梯度法的蒙特卡洛随机有限元方法。求解某一特征样本，对于其余样本，采用把特征样本作为预处理阵的多项式预处理共轭梯度法。将该方法与基于Neumann法的随机有限元方法作比较，从理论上证明了Neumann法是基于多项式预处理共轭梯度随机有限元方法的一个退化算法。最后算例比较也验证了该方法有更高的求解效率。     

神经网络模型在桥梁施工状况评估中的应用

对于分段悬浇施工的大跨度预应力混凝土桥梁结构, 开展预应力钢束张拉状况评估与分析是保证施工质量的重要控制手段.结合某桥的施工控制,介绍了人工神经网络方法,并建立了13个输入参数的神经网络评估模型,通过敏感度分析修正模型参数,并运用区间分析法对含随机误差和少样本情况下的张拉判定结果进行离差分析和预应力张拉状况的评估与判定.     

公路隧道施工阶段围岩指标定性描述的量化分级方法研究

施工阶段围岩分级目前仍普遍采用定性的判定方法。文章通过六武高速公路安徽段隧道施工围岩分级的研究,提出了公路隧道施工阶段围岩指标定性描述的量化分级方法,提高了施工阶段围岩分级的可靠性,消除人为因素、主观因素影响所产生的误判,具有广泛的推广和借鉴价值。     

采用小样本统计理论的隧道围岩分类

隧道围岩级别判断存在较多的不确定影响因素,特别是各影响因素的参数信息和样本资料有限,给判断工作造成了很大的困难。利用专为小样本统计分析而提出的支持向量机方法,在分析围岩级别划分的基础上,选取隧道围岩级别划分需要考虑的9个关键因素,将这9个因素作为输入参数,同时将围岩划分为5个等级作为输出参数,建立了围岩级别判断的小样本统计模型。利用该模型对二郎山隧道的围岩级别进行测试,并与ART1神经网络和BP神经网络的结果进行对比,表明将基于小样本统计的支持向量机理论用于围岩级别判断是可行的,并且具有很好的精度。