公路路面现状评价指标模型探讨

指出了现行公路路面现状评价指标及综合评价模型和方法的不足，建立了新的路面评价指标模型。新模型具有统一的值域范围，能够利用分项评价指标精确计算综合评价指标，确定路面的质量等级。另外，新模型避免了原有模型的结构缺陷，实例表明，新模型评价结果更符合实际。     

1998年国民经济运行分析及1999年展望

１９９８年社会消费品零售总额保持低幅增长，消费需求对经济增长的拉动作用不足，出口增幅出现较大幅度下降。国有单位固定资产投资高速增长是１９９８年经济增长的主要动力，工业增长速度前慢后快。１９９９年国民经济运行面临国际环境难以根本好转，消费增长仍将保持较低水平，市场环境难以有根本性改变，市场需求仍是经济增长的制约因素，企业经济效益低下的局面没有改变困难，而有利环境国国家宏观经济政策导向利于国民经济增长     

纤维沥青混凝土试验及应用

对国道106线衡水北段纤维沥青混凝土试验中所采用不同类型纤维及纤维用量的沥青混合料马歇尔试验结果进行研究,分析纤维对沥青混合料马歇尔试验结果的影响及原因,从中得出纤维沥青混合料马歇尔指标的变化规律,为纤维沥青混凝土路面结构的设计和施工提供参考依据,并为推广纤维沥青混凝土路面结构做出尝试。     

基于工业互联网技术的牵引供电系统智能运维平台研究

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物,是工业数字化、网络化、智能化的重要载体,正在成为新一轮工业革命的战略制高点。为实现牵引供电系统运维从自动化、信息化向数字化、智能化转型,本文在对牵引供电系统智能运维系统平台建设现状分析的基础上,应用工业互联网技术理念为牵引供电系统智能运维赋能,提出一种基于工业互联网技术的牵引供电系统智能运维平台,阐述了该平台的系统架构及功能,为后续牵引供电智能运维平台的建设提供技术支撑。     

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。     

机车车辆配件中心主机厂评价指标体系研究

从价格水平、服务水平、协作水平等3个维度建立了配件中心主机厂的评价指标体系,并提出了评价工作的实施办法和建议,有助于提升主机厂的服务水平,调动其积极性.     

沈大路石渣路基连续压实控制的试验研究

形成优良石渣路基结构的关键在于有效的压实。结合沈大路改扩建工程实例,将碾压工艺与压实过程动态监控技术结合起来,对石渣路基的压实程度与动态监控问题进行了试验研究。根据动态监控结果,及时调整了碾压工艺,进行了工程反馈处理,保证了石渣路基的施工质量。     

现行城市轨道交通振动环境影响评价标准讨论

采用资料调研与试验分析相结合的研究方法,从计权标准、评价指标设定、分析频率范围、列车头车和尾车通过时间判断、测量点位置等方面,对我国现行城市轨道交通振动环境影响评价标准中若干问题进行分析。结果表明：为更加客观、全面地评价城市轨道交通振动对沿线居民生活工作的影响,宜同时设置单值评价指标和分频评价指标;列车头车和尾车通过时间判断是影响振动环境影响评价结果的一个主观因素,为有效消除其影响,建议单值评价指标设为列车通过时段铅垂向Z振级的最大值L_{vz, max},分频评价指标设为1/3倍频程分频振级的最大值L_{va, max, f}并采用峰值保持法计算。同时就评价指标计算中的计权标准和分析频率范围、测量点布设位置给出了建议。     

品质比评比更重要

“天时人事日相催,冬至阳生春又来。”红红火火的欢乐中国年在热闹的鞭炮声中告一段落。新的一年就此拉开帷幕,新的征程又开始了。在春暖花开的日子里,我们再次迎来消费者权益日——“3·15”     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...