基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

基于自回归模型的船舶姿态运动预报

介绍了自回归时间序列分析法的建模预报原理,并给出了船舶纵摇运动预报应用实例。为检验船舶纵摇运动预报效果,还用船舶纵摇观测数据进行了仿真研究,将真实曲线与预测曲线比较,观察其拟合程度的好坏。实例分析表明,自回归预报算法简单且容易实现,预报精度约为4.6%左右。自回归时间序列分析法亦可用于船舶横摇、首摇等姿态的时间序列预报,该方法在工程中具有很大的实用价值。     

半潜式起重船波浪载荷预报

采用数值分析软件Sesam/HydroD对某半潜式起重船在航行状态和起重作业状态下的波浪载荷进行长期预报和短期预报.在航行状态下,预报得到的最大波浪弯矩和剪力分别为规范值的1.4倍和2.0倍,用于进行结构疲劳评估(超越概率为10-2)的波浪弯矩最大预报值约为用于进行结构强度评估(超越概率为10-8)的波浪弯矩最大预报值...     

混凝土冻融破坏机理分析及寿命预测

为提高高寒地带混凝土的耐久性,对混凝土的冻融破坏机理进行了分析,并对受到冻融破坏后的混凝土寿命预测方法进行了简介。分析表明,目前混凝土冻融破坏应用比较成熟的理论为静水压理论和渗透压理论,静水压理论和渗透压理论的主要区别就在于未冻水的迁移方向。混凝土抗冻性影响因素主要有水胶比、含气量、粗集料和掺合料。每种影响因素作用的机理不同,但都共同影响着混凝上在冻融环境下的耐久性。既有研究建立的混凝土冻融寿命预测方面还仅停留于理论层面,能够指导工程实践应用的寿命预测模型仍有待进一步研究。     

上海市防汛能力建设调查及评价

上海位于长江入海口,低洼的地势使得上海遭受台风、暴雨、高潮、洪水(俗称“四碰头”)的袭击后易成灾,多年来上海已建设抵御灾害的防汛体系,且发挥了积极的作用。在对上海防汛能力建设体系开展调查的基础上,分析存在问题和不足。同时,结合科学的层次分析法理论构建评价指标体系,为后续防汛能力建设的进一步优化提供依据。     

基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法

针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。     

Assessment of factors associated with travel time reliability and prediction: an empirical analysis using probabilistic reasoning approach

Significant efforts have been made in modeling a travel time distribution and establishing measures of travel time reliability (TTR). However, the literature on evaluating the factors affecting TTR is not well established. Accordingly, this paper presents an empirical analysis to determine potential factors that are associated with TTR. This study mainly applies the Bayesian Networks model to assess the probabilistic association between road geometry, traffic data, and TTR. The results from this model reveal that land use characteristics, intersection factors, and posted speed limits are directly associated with TTR. Evaluating the strength of the association between TTR and the directly related variables, the log odds ratio analysis indicates that the land use factor has the highest impact (0.83) followed by the intersection factor (0.57). The findings from this study can provide valuable resources to planners and traffic operators in their decision-making to improve TTR with quantitative evidence.     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。