城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析

中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。     

综合超前地质预报在熊洞湾隧道施工中的应用

采用"平导超前,物探先行,钻探验证,综合分析,反馈施工"的综合超前地质预报方法,及时、准确地监测熊洞湾隧道的地质状况,弥补了勘察设计对地质资料的遗漏,指导在断层、煤层、瓦斯、煤窑采空区、岩溶等不良地质段的隧道施工,保证隧道施工的安全和进度.     

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度.     

基于PSO-BP神经网络的油船中部结构优化

以舱段质量为目标函数,以相关规范要求的板厚及应力为约束条件,通过灵敏度分析确定设计变量,对油船中部结构优化。构建基于粒子群优化的BP神经网络模型,并代替有限元分析确定应力与设计变量之间关系,从而对舱段进行结构优化。优化后舱段质量降低了4.2%,优化后的有限元分析结果表明满足规范要求,PSOBP神经网络模型在船舶结构优化设计中具有可行性。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

城市轨道交通线网规划可实施性探讨

在对城市轨道交通线网规划概述的基础上,研究了其可实施性的一些制约因素,并以武汉和昆明的线网规划为例,分析了线网规划可实施性的重要性,提出了树立绿色综合交通规划和大轨道交通网络系统的理念、加强现场踏勘和收集与分析基础资料、建立城市建设资料以及规划成果集中管理和共享机制的结论和建议。     

基于神经网络的道路通行能力与交通需求匹配度判别研究

交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景。文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型。该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测。通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性。     

网电一体战在现代海上作战中的应用

网电一体战在现代海上作战中的作战目标无疑是破坏和控制敌方的信息基础和战略命脉,摧毁和瘫痪敌方的作战指挥控制系统,而研究敌方的信息和作战指挥控制系统,首先要研究在现代海上作战中的大背景下,整个战场环境的特点和趋势,以便清楚地认识网电一体战的规律和特征,为信息作战的准备与实施找准依据。     

数据挖掘技术在深度防御网络安全体系中的运用

随着攻击技术的日新月异及攻击数量的与日俱增,提高网络安全深度防御体系的效力是一个亟待解决的问题。将数据挖掘技术应用于网络安全深度防御体系中,在海量数据中挖掘有效信息、提高防御能力是一个新的思路。文章介绍了网络安全深度防御体系的概念及数据挖掘技术在网络安全深度防御体系构建中的应用。     

基于遗传算法的雷达组网极化管理

为了增强雷达组网系统反应能力,生成稳定合理的极化管理方案,文章给出了一种基于遗传算法的雷达组网极化管理解决方案,并给出了应用遗传算法生成极化方案的具体实现描述,仿真结果表明该方法运算速度较快,结果精度较高,对极化方案的生成研究具有一定的参考价值。