基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

后张预应力筋伸长量校核问题的探讨

预应力混凝土施工分为先张法和后张法,一般均实行双控,以张拉控制应力为主,伸长值进行校核．本文通过对后张法施工中参数k和μ的取值对理论伸长量的影响分析,提出伸长量校核的思路;对预应力筋回缩值在伸长量校核时的处理提出了自己的看法。     

锚固加强植被系统在膨胀土边坡防护中的应用

锚固加强植被系统(ARVS系统)由高性能植被保护垫(HPTRM)、植被和锚杆组成.文章通过在裸露边坡、植草边坡、ARVS系统防护边坡进行的现场试验,对比三种边坡降雨后的土体变形数据,评估ARVS系统防护膨胀土边坡的有效性.研究结果表明:ARVS系统能约束膨胀变形,有效地防护膨胀土边坡;ARVS系统施工完成时,主要由HP...     

车联网:交通和信息业深度融合的动力

从GSM到3G网络,中国的通信业在过去十年中得到了飞速的发展。现在,新一代的移动通信技术TD-LTE已经向我们走来。随着网络数据业务能力的高速增长,移动通信已经从话音通信、数据通信、移动互联网发展到了物联网,网络通信基础设施正在把人、计算机、社会及世界万物连接在一起。同时,移动业务的概念也已经从在终端移动的情况下保持通信     

STX造船获1＋4艘超深水钻井船订单

11月20日．韩国STX造船从挪威SigmaDrillingAS公司获得1＋4艘BT—UDS型超深水钻井船交钥匙（Turn—Key）建造合同。其中，合同确定的一艘超深水钻井船合同金额为672亿美元，加上4艘备选船舶，总金额将达到35亿美元。◎看点：BT—uDs型超深水钻井船总长230米，型宽38米，高12米，设计作业水深12000英尺，最大钻井深度40000英尺。该钻井船还配备了2套15000psi防喷器，并可升级至2000psi。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

降雨入渗对隧道的影响数值分析

降雨入渗会降低其影响范围内土体中基质吸力,引起土体软化,强度参数降低,对隧道稳定性产生较大影响。采用有限差分软件FLAC3D对隧道的降雨入渗过程进行模拟,研究降雨影响深度以及降雨对土体软化效应的影响,并与顶部产生积水坑的工况进行比较。研究结果表明,降雨入渗较大程度地减小了非饱和区基质吸力以及土体强度参数;考虑顶部形成积水坑后,降雨入渗深度显著增大,非饱和区基质吸力及土体强度参数减小明显,隧道不稳定性显著增加。     

基于极限学习机与旋转森林相结合的栈式深度学习分类方法

大数据时代的到来导致简单机器学习所建立起来的单一模型往往不能充分挖掘大样本数据所承载的丰富信息,同时在学习能力上也略显不足.在此背景下,文中将旋转森林算法(rotation-forest, ROF)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合,构建一个基础神经元单元,然后通过栈式泛化原理进行逐层构建,形成一种快速保持源域空间特征的深度学习模型(D-R-ELM).D-R-ELM由多个基础神经元构成,这些基础神经元通过一种特殊的栈式构造方式,既保证了较好的学习能力,同时也减少了训练成本.实验结果表明:D-R-ELM的深层结构模型,在大样本数据上相比于Adaboosting、Bagging、ELM、ROF和Rotboost传统分类器表现出更好的分类性能、稳定性与泛化性能.     

斜拉桥超宽超大体积0#块施工技术

北街水道桥是广中江高速公路跨越江门市北街水道的一座桥跨组合为(60+150+380+150+60)m的特大斜拉桥,为双塔中央双索面预应力混凝土箱梁斜拉桥,0#块长30m,顶板宽40.8m,底板宽21.6m,箱梁中心线处高度为4.0m。主梁为单箱五室结构,采用C55高性能混凝土。0#块采用支架现浇施工,分两次浇筑,水平分层,支架形式为钢管柱贝雷梁。实践表明:北街水道桥主梁0#块施工技术保证了现浇支架的安全可靠,混凝土配合比及混凝土的后期科学养护有效控制了混凝土裂缝的产生;整个施工过程安全高效。     

地铁综合监控系统深度集成火灾报警系统的应用

介绍了综合监控系统的特点,以及综合监控系统深度集成火灾报警系统应用方案的集成架构及主要特点。分析了深度集成模式对综合监控系统的影响。综合监控系统深度集成火灾报警系统方案,突破了火灾报警系统独立设置的局限性,构建了一套适合地铁特点的综合监控防火保障体系。