基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

当代城市互通式立交设计要览

从交通量预测分析来考虑城市立交形态的选择一定级别和相关问题,又重申了立交的技术标准,与描述了设计要览。     

动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS,Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。     

基于运行信息的断路器故障率预测研究

目前电子设备元器件故障率的预测多根据标准开展,降低了故障率预测的准确性和可信性.提出了基于运行信息预测断路器故障率的方法,为消除设计应力的影响,定义了额定故障率.给出了基于多项目运行信息建立额定故障率的模型及计算方法,并以已运行深圳四号线项目和南京二号线项目为例说明额定故障率计算,并应用额定故障率对新开发的上海十三号线二期项目中断路器故障率进行了预测,同时与标准预测进行了比较.     

电渗联合真空预压在夹砂层软土地基中的应用

电渗联合真空预压处理软基设计方法目前尚不够系统和全面， 限制了该技术在工程中的应用。 针对夹砂层软土地基电渗联合真空预压处理设计， 提出了可压缩排水电极设计方法， 电源与供电线路设计方法， 真空封闭及排水系统设计方法和工期与沉降预测方法， 为工程设计提供了成套设计方法。     

结合状态观测与遗传算法的船舶路径预测控制

为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪，提出带状态观测的模型预测控制（MPC）。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数，处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器（ESO）对环境干扰和模型不确定项进行估计，提高MPC的性能。通过预测未来估计误差，利用遗传算法在线调节ESO参数，提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器，避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明，采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案，当速度和干扰均未知时，船舶仍能跟踪上参考路径，舵角平滑且始终在约束值内，MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。     

那扶河及镇海湾出海航道工程通航标准分析

本文根据那扶河及镇海湾航道现状及规划、港口规划、航道货运量预测、通航船型预测等对那扶河及镇海湾航道工程通航标准进行分析。     

地铁闸机扇门机构故障时间序列预测研究

基于CNN+ LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型，利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析，并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高，具有良好应用前景，研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。     

采用多元化综合方法的农村公路网规模预测研究

为提高农村公路路网规模预测准确性,从农村公路影响因素识别、预测方法比选出发,构建了农村公路路网规模预测的多元化综合方法,并进行山西省"十四五"农村公路路网规模的预测,为农村公路网规划提供参考,推动农村公路网实现系统化合理化均衡化发展。