掺杂片麻岩细集料对沥青混合料的体积性能的影响

片麻岩在全国分布广泛,其储量仅次于石灰岩。文中对掺杂有片麻岩细集料的AC-13沥青混合料进行了空隙率、矿料间隙率、沥青饱和度,以及粗集料骨架间隙率的实验。结果表明,在相同配合比下,掺杂片麻岩细集料的沥青混合料体积指标与全部使用石灰岩的混合料存在差异,产生的原因是片麻岩细集料针片状颗粒的含量和强度不同。     

混合径向基神经网络对货运量的预测

为了定量预测多个外部因素影响下的货运量,建立了混合径向基神经网络模型.该模型以径向基神经网络为模型主体,并结合二阶振荡粒子群优化算法和灰色预测方法构成混合预测模型.该神经网络模型的参数设置更加简便,收敛速度更快.实例预测得到的结果相比较其他预测方法绝对误差值更小,误差变化范围更加稳定,证实了该神经网络模型的有效性,表明了其在多因素影响下的货运量预测中具有很好的适用性.     

重庆交通特征空间分异和交通发展策略

动态的交通流数据能较为真实地反映城际关系和城市空间结构,从而为交通资源配置提供依据。首先基于重庆公路客流和车流数据,分析重庆与相邻省市的联系特征,研究重庆面向区域的交通枢纽组织内涵。然后,基于重庆市域内公路客运班线、手机用户信令数据的分析,总结重庆各区县间的联系特征,研究“一区两群”的分区差异和内在组织机理。最后,从枢纽功能提升和分区发展两个方面提出综合交通发展策略。     

改善209000吨Newcastlemax散货船总纵强度的探究

通过对209,000吨Newcastlemax散货船货舱纵向划分、下墩用途及压载舱舱容的调整,探讨了各种措施下该船型总纵弯矩的变化情况,以此来改善其总纵强度,为优化船体结构、降低空船重量提供了有利条件。     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

分形理论用于航空货运量的预测

航空货运量的预测一直是航空公司关注的问题。采用基于分形理论的研究方法,从非线性的角度,利用变维分形模型进行预测。从取得的历史数据中发现其内在规律,避免因对影响因素估计不准确而影响预测结果。研究得出：最大相对误差为一7．64％,平均相对误差为8．903％,在误差允许的范围内,预测结果令人满意。该预测方法和思想为货运量的预测提出一种新的方法。     

后张法预应力钢绞线张拉伸长值异常情况的分析

该文对预应力筋张拉施工时伸长值的计算进行了分析。根据施工实践,对伸长值实测结果的取用进行了介绍,以及从理论上分析了造成预应力张拉伸长值偏大或偏小的原因,并结合工程论证了分析的合理性。     

终南山公路隧道通风效果现场测试与分析

秦岭终南山特长公路隧道规模庞大,通风系统复杂,为了合理确定通风配置,节约通风费用,评估自然风和交通活塞风等非机械式通风方式的通风效果就显得非常重要。通过对秦岭终南山特长公路隧道洞内自然风速、交通活塞风速及交通量的现场监测,收集了大量数据。通过对监测数据的处理、分析得出,较大自然风速出现在11：00~13：00这个时间段,最大达到2.576m/s;隧道东、西线交通量出现高峰期的时间段基本不变;西线风速较大的时间段基本上与交通量高峰期时间段相吻合,而东线风速较大的时间段基本上与交通量高峰期时间段有出入,风速变化也相对平缓。     

公路交叉口指路标志合理信息量的试验研究

通过采用模拟试验方法,对驾驶员认读、判断指路标志的过程进行研究,从而得出指路标志信息量与认知时间之间的量化关系,以及在进行公路交叉口指路标志的版面信息量设计时,地名数不宜多于5个的结论,对交叉口指路标志的设计具有指导意义。     

基于信息量的交通标志信息表达方式比较研究

从信息传递角度详细分析几种不同的公路出口交通标志信息表达方式的特点及实用性,并建立交通标志信息的概念模型,利用信息论的信息度量方法,分别计算出口名标志和出口编号标志传递的信息量,发现出口编号标志传递的信息量大于出口名标志,信息传递效率优于出口名标志,故倡导广泛科学地使用出口编号标志,加快交通标志系统的数字化进程,促进交通标志的信息化和国际化发展。