一种大型结构试验数据处理系统

以土木工程结构实验及结构现场检测系统为原型，抽象出数据库模型，用以存放实验或检测中所有获取的原始数据．根据处理数据的工序流程，定制了基于MATLAB软件的前端数据库管理程序，并结合MATLAB的强大科学计算功能，方便地实现了对实验数据的管理、查询、处理及可视化表现功能．     

线圈检测器采集信息的预处理方法和多维数据模型的构造

通过环形线圈检测器采集的数据,不仅具有时间序列的特性,而且与其所处的空间位置有很大的关系。文中论述了线圈检测器数据产生的原理,并提出了相应的预处理算法。针对交通数据管理现状和数据挖掘需要,借鉴了空间多维数据模型以建立交通流数据仓库。     

杨浦大桥钢箱梁疲劳应力监测及寿命分析

针对杨浦大桥钢箱梁,进行了疲劳应力的监测分析和疲劳寿命的预测研究.利用实桥布设的应变传感器获取应变时程数据,处理成应力时程数据后,结合雨滴计数法技术,得到日应力谱,并通过相关统计分析得到了标准日应力谱.利用标准日应力谱数据和相关疲劳规范,研究了杨浦大桥钢箱梁的疲劳寿命等问题.研究结果表明,由于车辆荷栽谱或有限元模型均存在大量的假定简化,利用记录的应变(应力)时程数据进行疲劳寿命评估,为准确可靠的研究方法;主梁最容易发生疲劳破坏的部位是各个构造细部,因为在构造细部处往往会产生应力集中,使该处应力远高于构件其他部位;根据相关疲劳规范,杨浦大桥钢箱梁角焊缝具有良好的抗疲劳性能,不会由于疲劳受力而破坏.     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

水泥砼疲劳试验数据中含非破坏数据的处理方法

水泥砼疲劳试验数据中常含有非破坏数据 ,人们在处理数据时常将其剔除 ,笔者认为这是不合理的 .据此 ,笔者应用数据统计方法 ,假定数据服从正态 (或对数正态 )分布 ,从理论上推导出了处理这类问题的计算方法 ,并给出了具体算例 .分析发现 ,应用该方法处理疲劳试验数据中含非破坏数据是可行的     

磁悬浮列车信号通信系统研究

讨论了磁悬浮列车信号通信系统的构成,功能及实现方法,针对磁悬浮列车的特点,分析了整个系统的信号流向,着重叙述了车内设备和地面设备间的数据交换方法,提出几种系统组成方案,通过对比,结合实践,确定了符合现阶段的方案。     

三维地理信息系统矢量数据组织

对三维地理信息系统所涉及的空间目标进行了定义,提出了用三维矢量数据模型的结构来表达三维空间目标。分析了三维矢量数据结构ＧＩＳ的拓扑关系。并对空间对象的数据结构进行了形式化描述。     

A Generalized Rough Set Approach to Attribute Generalization in Data Mining

This paper presents a generalized method for updating approximations of a concept incrementally, which can be used as an effective tool to deal with dynamic attribute generalization. By combining this method and the LERS inductive learning algorithm, it also introduces a generalized quasi-incremental algorithm for learning classification rules from data bases.     

我国城市交通规划模型研究应用现状及发展趋势

为促进地方城市交通科学地规划建模,给行业管理部门提供决策支持,系统总结了我国城 市交通规划模型理论与方法体系、交通规划主流软件工具、模型的数据需求与调查、部分城市的交通规划模型体系特点及典型应用方向。通过对我国城市交通规划模型研究应用现状的系统梳理,围绕城市交通数学模型、交通调查、数据、模型师等要素,对我国城市交通规划模型的发展提出建议,包括建立完整的交通规划模型体系,注重基于多源时空数据的动态模型和实时模型的研究与应用;定期开展交通调查,升级优化城市交通模型体系;充分将交通大数据挖掘与传统交通调查方法优势互补,获取可靠全面的交通基础数据;重视交通调查和交通模型方面的人才队伍 的培养,建立数据交换和技术交流平台等。     

融合多源数据预测高速公路站间旅行时间

为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测. 首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模 型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传 算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器 数据对3 种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2 种交通流状态下3 种模型的性 能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2 种模型,预测精度及稳 定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求.