基于Bayes-LSTM的公路隧道围岩变形预测方法研究

在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯（Bayes）优化长短期记忆网络（LSTM）的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络（CNN）和支持向量回归（SVR）进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。     

可计算均衡模型在东北振兴区域经济发展战略中的应用

在分析东北地区经济特征和国内外关于可计算一般均衡模型研究成果的基础上,提出了东北地区利用可计算均衡模型制定经济发展战略的构想和相关的研究问题,为振兴东北区域经济提供决策支持。     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

市域铁路双边供电系统的稳态潮流

针对市域铁路列车不中断供电的要求,对市域铁路采用双边供电技术取消电分相进行分析研究.根据不同的外部电源供电方式建立平行双边供电和树形双边供电的等值电路模型,推导均衡电流的计算模型,分析减小均衡电流的措施;并以某市域线路为例,仿真计算系统不同运行方式下的潮流分布和均衡电流,验证均衡电流计算模型的正确性以及市域铁路单相交流牵引供电采用双边供电方式的可行性.研究结果表明：实例中的市域线路合环时,牵引变压器最大功率为70.36 MV·A,最大电压波动为0.702 5%,110 kV输电线路承受的最大电流为833.418 A,双边供电系统中“电磁环网”对电网潮流分布的影响均在牵引变压器、输电线路承受范围内,稳态情况下满足电力系统要求;合环线路中均衡电流占比为2.322%,对系统的影响较小.     

舰船主干网络动态负载均衡与节能机制研究

为实现更加智能化的节能设计,提出一种新的舰船主干网络动态负载均衡方法与节能机制。对舰船主干网络系统进行能耗建模。在建模中将舰船主干网络系统网络拓扑直接模拟为一种有向图,不对休眠控制器与其相关链路进行考虑,仅对休眠交换机相关配置端口进行考虑。根据构建的能耗模型,设计一种分配算法,对服务器任务进行合理分配。设计一个由多个组件构成的舰船主干网络节能机制,具体包括决策组件、预测组件等组件。参照舰船主干网络的通信协议标准部署实验仿真场景,对设计方法进行仿真验证。验证结果表明设计方法能够实现动态负载均衡,对于用户流量的承受能力与可调节性都较强;端口休眠比例整体较高,最高可达95.9%,休眠比例波动幅度较小,以及能耗整体较低,达到了很好的节能效果,说明设计方法达到了设计目标。     

基于功率循环的功率器件寿命评估快速工程方法

介绍了工程中常用的4种基于主动功率循环的半导体功率器件寿命评估模型,针对这些模型存在忽略功率器件封装与实际工况复杂性的问题,提出用于寿命评估的功率循环试验更适合基于器件退化而非器件失效来选定阈值的观点,并给出了快速完成实际工况模式下基于器件退化的功率循环试验的阈值设定方法,功率器件寿命评估快速公式和残余寿命评估方法。该方法在工程实践中可以快速低成本地评估功率器件的寿命。     

考虑数据不平衡的城市道路乘用车致命事故率分析

城市道路交通事故频发,而事故数据存在明显不平衡,不同因素间的耦合作用对城市道路乘用车致命事故率分析造成极大挑战。为此提出了1种集成重采样、贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）和关联规则（association rule method,ARM）的三阶段事故率分析方法。基于国家事故深度调查体系的1 105例城市道路乘用车事故数据,从驾驶人、车辆、道路、环境这4个方面选取16个潜在特征变量构建BN模型;鉴于数据不平衡时会导致BN模型性能下降的问题,提出在构建BN模型前利用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE）和聚类中心进行数据重采样,并比较分析各类采样技术下不同BN模型的综合性能;基于最优BN模型并结合ARM,推理不同影响因素及因素的耦合作用对致命事故率的影响。结果表明：重采样方法可以显著提升BN模型的综合性能,以及识别风险因素的能力。其中SMOTE采样技术结合GTT算法构建的BN模型的AUC最高,达0.793。此外,相较于原始不平衡数据构建的BN模型,经SMOTE采样后构建的BN模型多挖掘了...     

快慢车模式下早高峰时空乘车路径选择研究

研究早高峰通勤乘客的时空出行规律有助于更好地组织快慢车运营模式。本文从一种常见的快慢车运营模式出发,首先,根据乘客的起点车次和直达/换乘方案联合选择构建乘车路径;其次,以出行时间、早到/迟到延误和车内拥挤度作为早高峰通勤乘客出行选择的影响因素,对不同乘车路径下的出行成本进行构建;再次,以用户均衡理论建立乘车路径分配模型,并证明了该模型用户均衡路段解的存在性及唯一性;最后通过案例,对均衡模型进行验证。研究结果发现：短途乘客更愿意接受高拥挤但终点到达时刻接近工作开始时刻的车次,而长途乘客的车次选择分布较为均匀;除出行时间因素以外,延误惩罚和乘车拥挤同样影响早高峰通勤乘客的换乘行为,虽然换乘快车有可能降低出行时间,但高延误惩罚和拥挤成本会导致部分站点的乘客不选择换乘路径。     

基于博弈论的公平安全两方计算协议

针对传统安全两方计算无法实现完全公平性的问题,结合博弈论方法,将参与者看作是理性的,提出了理性安全两方计算协议。首先,在扩展式博弈框架下,给出安全两方计算的博弈模型;其次,根据博弈模型描述,给出理性安全两方计算理想函数FRPCP以及理性安全两方计算协议RPCP;最后对协议的安全性、公平性及纳什均衡进行了分析。分析结果表明,在混合模型下,协议RPCP能安全地实现理想函数FRPCP,并且在BDH困难假设下,协议RPCP中各理性参与者的最佳策略是选择合作,当博弈达到纳什均衡时,参与者双方能公平地获得计算结果。