基于ANN下的岩质路堑深边坡稳定性评价

在综合分析岩质路堑深边坡变形破坏模式的基础上 ,提出评价岩体边坡工程稳定性的指标 ;讨论了神经网络在岩质路堑深边坡稳定性评价中的应用 ,提出了基于 ANN下路堑深边坡稳定性评价的方法 ;通过样本训练和实例预测评价结果表明 ,该方法是有效、可行的     

兰渝铁路通车对兰渝通道货运影响分析

该文对兰渝既有线货运现状,进出西南、西北物流情况以及新兰渝通道开通之后货运量进行分析预测,同时分析了未来通道内货运需求的发展态势.着重从路网结构、偏短货运速离和货物分流角度研究兰渝铁路通车对兰渝货运产生的影响.研究表明,兰渝铁路通车将大大缓解既有线运输压力,提供进出西北西南的最短径路,完善西部地区路网结构,促进西北西南货运路网结构的优化发展.     

基于规模、范围、网络特征的江苏省运输服务产业实证分析

从规模、范围、网络3个维度,对运输服务产业特征进行了系统分析,并以江苏省为例,运用生存技术法、生产函数随机前沿、数据包络分析法对现阶段江苏道路、水路运输服务产业的规模经济、范围经济及网络经济进行实证分析,为运输服务产业政策和企业战略制定提供依据.     

基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断

利用神经网络对有限元计算的样本数据建立起桥梁结构的损伤参数——损伤位置、损伤程度（输入）以及位移差——损伤结构与完好结构的位移差（输出）的全局性映射关系，以获得遗传算法求解桥梁结构损伤问题所需的目标函数值，从而识别桥梁的损伤参数．某连续梁桥算例表明，此方法可以在较少的有限元分析次数下获得较好的损伤诊断结果．     

基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。     

分布式实时控制系统的网络调度研究

基于实时网络分布式控制系统的性能不仅取决于控制算法，而且取决于网络信息调度的特点，以具有确定时间性与可靠性的TDMA（时分多路访问）网络作为控制网络，对网络中的控制信息进行调度，建立了分布控制系统的任务调度模型。并采用遗传算法求解网络调度问题，以提高控制系统性能和网络利用率，寻求最优的通信时序．仿真结果表明，经过优化调度后，控制回路的任务周期最短；与常规非优化状态下的系统性能相比，控制系统的总体性能指标减小，网络利用率提高．     

基于浮动车数据采集技术的城市交通网络功能评价方法研究

本文利用浮动车采集到的数据,根据科学性、可比性、综合性等原则,采用动静结合的指标体系对现有交通网络的运营状况、存在问题及其潜力建立了一整套完整的指标体系,反馈和检验路网运行的实际效果。采用模糊多层次综合评价方法并结合层次分析法进行综合评判。本文还结合北京市路网实例评价说明综合评价方法的适用性。     

地铁换乘客流实时监测模型研究

针对地铁换乘客流随机性强及短时冲击性等特点,在分析地铁线网结构的基础上,提出基于时序倒推的地铁换乘客流实时监测模型,并采用BP神经网络算法进行模型求解。选取南京地铁典型换乘站对所述方法进行分析验证,进一步说明模型的合理性和可行性。     

GPON技术在铁路通信中的应用研究

GPON(Gigabit-Capable PON)技术是基于ITU-TG.984.x标准,满足点到多点场景运用而发展起来的新一代无源宽带光综合接入技术,被国内外电信运营商作为宽带接入、综合改造的主要应用技术。本文对GPON的技术特点、技术比较以及在铁路通信网上运用情况进行了分析研究,并展望在铁路通信上的应用前景。     

城市轨道交通灾害链演化网络模型及其风险分析——以地铁水灾为例

灾害链式演变是重大灾害形成的主要诱因,探明城市轨道交通典型灾害间的链式衍生发展规律对保障地铁运营安全意义重大。基于灾变链式理论和复杂网络理论,对城市轨道交通灾害事件的致灾因子、孕灾环境、承灾体特征及灾情链式传递规律展开研究;并以地铁水灾为例,构建灾害链演化网络模型;而后采用出入度、子网节点数、所含支链数和介数中心度分析法,对该过程进行风险分析。结论为:在城市轨道交通灾害演化系统中,各类灾害连接紧密、链生性强,传递性高;在地铁水灾演化网络中,车站用电设备故障、隧道结构性能劣化和地下承压水上升是风险控制的关键节点。研究成果为构建地铁运营风险预控与断链减灾体系提供理论支持。