基于ACP方法的城市轨道交通平行系统体系研究

针对目前城市轨道交通中亟待解决的安全、高效、可靠运行等关键问题,运用复杂系统研究中的人工交通系统、计算实验和平行执行（ACP）方法,提出了基于ACP方法的城市轨道人工交通平行系统体系研究. 通过对传统仿真软件的分析,指出了建立动态、整体、真实的城市轨道人工交通系统研究体系的必要性;详细描述了城市轨道人工交通系统的构建方法和计算实验流程方案;最后,通过平行执行对各种方案进行综合评估,制定合理的管理方案;形成一套自下而上的城市轨道交通平行控制和管理方法. 城市轨道交通平行系统体系的研究,对综合交通体系的发展必将产生深远的影响.     

新形势下高职大学生的不良就业心态分析及自我调适

大学生就业难,已成为全社会关注的焦点。面对严峻的就业形势,高职大学毕业生表现出各种各样的消极就业心态。在外界条件具备的情况下,大学生自身的就业观念和就业心态就成了大学生就业成功与否的关键因素。因此,文中试从高职大学毕业生的心态入手,分析在新形势下高职大学毕业生出现的不良的就业心态问题,并针对这些问题提出几点建议,以帮助高职大学生调适自已的心态,顺利实现就业。     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

非流线型水下航行体阻力测量试验中的几个问题

在高速水洞内,进行了某水下航行体模型自然状态和通气产生超空泡状态下的阻力试验,并针对实验中的尾撑影响、阻力成分和尺度效应问题,用数值模拟方法进行了分析.结果表明,自然状态下非流线型航行体的阻力比流线型的增加很多,压差阻力为主要成分;通气形成超空泡后可以大大降低航行体的阻力;尾撑使得阻力测量值偏大;自然状态下航行体原型比模型的阻力系数小,通气后二者基本相同.     

出行者心理与交通信息系统存在问题分析

通过对出行者的出行心理进行分析，发现ITS的交通信息系统在诱导出行者的出行时，可能出现一些问题，如信息过剩、过激反应和集聚反应，并对上述现象进行了分析。     

人工神经网络在土坡稳定性评价中的应用

本文简述应用人工神经网络的“反向传播”(BackPropagation简称BP)模型来解决土坡的稳定性评价问题 ,包括模型结构及其算法和步骤 ,并有应用实例。     

工程机械故障诊断技术的发展

介绍了工程机械三种最新的监测和诊断系统，并阐述诊断树理论的方法，分析了工程机械诊断方法和展望新技术的发展。     

确定软土路基沉降系数的ANN模型

沉降系数的确定是软土路基沉降计算中的一项重要内容,在对沉降影响因素定性分析的基础上,用前馈型人工神经网络(ANN)模型来计算沉降系数。首先,根据沉降影响因素建立三层型前馈型神经网络模型。然后,利用其非线性映射能力,通过样本学习,建立软土层厚度、硬壳层厚度、填土高度、施工工期等因素与沉降系数之间的定量关系,计算沉降系数,有效地减少了确定沉降系数时的主观性和盲目性。最后,用该方法对某高速公路的沉降系数进行了验算,得出了与实测资料比较一致的结果,表明利用ANN模型的非线性映射能力建立沉降系数ms与影响因素之间的对应关系,确定沉降系数ms是有效而且可行的。用ANN模型确定的沉降系数ms修正分层总和法计算结果,与传统经验方法确定的沉降系数修正沉降量相比,能够更全面地反映各种因素的影响,提高沉降量计算的精度。     

考虑钻孔速率的公路隧道围岩类别超前分类研究

为了有效的进行公路隧道围岩稳定性超前分类,将台车钻孔速率引入到围岩稳定性评价指标体系中,通过增加动量因子和设置自适应调整学习率的方法建立了改进型BP神经网络的围岩分类模型。该模型考虑了钻孔速率这一实测性、超前性的数据,为模型注入了更为丰富的信息量,提高了围岩分类的可靠性,能较准确的预测出掌子面前未开挖段的围岩类别,弥补了施工地质超前预报中靠主观经验观察、分析的不足。通过实例分析,所得的分类结果与实际吻合,对施工的指导性强。     

基于人工神经网络的振动压路机智能控制研究

在分析道路施工对振动压路机智能控制要求和现有控制方法的基础上,提出了振动压路机神经网络智能控制的方法,简介了该方法的系统结构与实现原理,重点研究了包括评价网络和动作网络在内的振动压路机神经网络控制模型与算法。仿真试验结果说明了采用神经网络模型进行振动压路机控制的可行性与正确性。