基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发,提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s^-2的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾”特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

基于进化神经网络的超声回弹综合法火灾后混凝土强度的评定

基于火灾高温后混凝土强度的评定是判断火灾后建筑结构损伤程度、剩余承载力的重要依据,设计了一个进化神经网络模型,用遗传进化算法优化RBF网络的连接权和网络结构,并将其应用于火灾后混凝土抗压强度的评定,给出了混凝土强度测试的实验方法。研究结果表明,所提出的进化神经网络比回归计算方法具有更高的识别精度和较强的实用性。     

一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。     

导流块对高速检测车空调系统进出风口压力影响的数值分析

以不可压缩黏性N-S方程和RNGk-ε湍流模型为基础,对4辆编组检测车以350km/h速度明线运行的空气流场进行了数值分析,针对空调导流块对检测车空调表面压力分布的影响进行了研究。先后对安装导流块、改变冷凝风机进出风方向及去掉导流块3种设计方案明线运行的外流场进行了数值模拟,得到3种设计方案气动特性及空调冷凝风机进出风口压力差的定量结果。计算结果表明,去掉导流块并不利于冷凝风机的进出风,而安装导流块、改变冷凝风机进出风方向的方案是较好的设计方案。     

基于路网可达性的城市交通离散网络设计模型及算法

根据城市交通路网分区理论,把分成的子区看成一个节点,考虑所有节点的可达性,以此度量整个路网的可达性,设计了基于路网可达性最大为目标的城市交通离散网络设计模型。采用粒子群算法,并给出一个简单的算例,算例表明,合理的添加路段,能使城市路网可达性达到最大。     

浅谈铁路既有运营线改造配轨技术

结合蒙古国叶罗河铁矿专用铁路改造工程实例,从既有运营线改造受到线路封闭时间严格制约的特点入手,着眼于深入研究配轨技术,从而尽可能多地利用既有轨排和封闭线路前预铺轨排,最大限度地减少线路封闭时间内工作量,达到了缩短线路封闭时间的目的。     

地铁通风小系统风机送电调试的探讨

通过6个案例分析,从不同调试故障的处理方法,归纳出3类常见调试问题,进而提出分3步进行的送电调试,为快速、高效地完成通风小系统风机送电调试任务提供了一条可行的便利途径。     

GSM-R无线网络切换的关键指标研究

根据GSM-R无线网络切换的特点,对切换的几个关键技术指标进行重点分析,提出衡量GSM-R网络切换质量的几个关键指标,为网络优化提供关键参数。     

宝马车系诊断设备及电控发动机的重点组成部件

介绍宝马发动机电控系统诊断信息、车间诊断设备、电控发动机的重点组成部件。