公路网规划后评价指标体系的构建和优化

首先提出公路网规划后评价指标体系构建的思路,制定指标选取的原则;根据后评价指标选取原则对发展预测子系统、路网发展规模测算子系统、建设实施安排子系统进行指标筛选,得到由42个指标构成的初始指标体系;针对不同层次的公路网规划进行相应的指标选取分析,并以区域公路网规划后评价指标体系构建为例,对初始指标体系进行优化研究,给出指标优化框架设计,通过构造判断矩阵、编程计算对初始指标体系进行优化,经过3轮迭代删除13个次要指标得到由29个指标构成的最终指标体系。     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

“上海2040”绿色交通发展愿景和路径选择

绿色发展是"上海2040"的规划理念之一,是上海市交通发展的核心价值导向。围绕建设卓越的全球城市的目标愿景,提出面向创新、人文、生态三个维度的绿色交通策略和指标,确立能源和资源双重约束下的绿色交通发展内涵。基于交通与城市空间协调布局、协同功能的规划思路,指出打造轨道都市、构建TOD社区、引导绿色出行是实现上海市绿色交通发展的主要路径及策略。提出重构多层次、多模式的轨道交通网络、推行街区制的全路网规划设计思路、实施交通策略分区、提升步行和自行车交通网络功能、加强智慧交通发展等多重措施。     

水网地区航道OD调查方法研究

在借鉴城市与公路交通OD调查成熟经验的基础上,对我国水网地区内河航道OD调查内容、方法及步骤进行了较为深入的探索和研究,经实践检验,内河航道OD调查可提供准确、翔实的基础数据,为水网地区航道规划、建设、管理的科学性、合理性提供积极支撑。     

基于关键路段的路网可靠性的改进

为简化资源约束下路网可靠性的改进问题，只选择关键路段（即被选择的概率大于预定阀值的路段）进行改进．由于出行者在事件（例如地震、洪水、飓风等）前后的路径选择行为用弹性需求随机用户平衡刻画，路段的选择概率可以基于路段水平有效求得，因而容易确定关键路段．建立了以路网净经济效益相关的可靠性最高为目标，并有资源约束的数学模型．提出了模型的一种启发式算法．算例的结果表明了该方法的有效性．     

基于神经网络的内燃机油清净剂复配性研究

清净剂间的交互作用是很复杂的,两种或多种清净剂间复配性难以用数学模型进行描述,应用神经网络处理非线性问题的强大功能,对清净剂复配性试验的结果进行了处理,并在神经网络的强大推广能力的基础上,计算出内燃机油清净剂复配的最佳比.该值与以前的结论极吻合.     

南京长江第四大桥首级控制网的建立

介绍了南京长江四桥首级施工控制网的建立及特点．对如何采用当前测绘新技术布测特大型桥梁首级控制网并提高其成果精度、可靠性等相关技术指标进行了探讨,可供类似精密工程项目参考。     

堡镇隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中，常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列，因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。针对宜万铁路堡镇隧道软弱围岩区段施工大变形特点，采用神经网络技术对其变形量进行了预测分析，预测结果经过工程实践检验，具有相对较高的准确性和可靠性，为隧道施工决策提供了有效依据。     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．