大连金普新区公路网发展规划研究

辽宁省大连市金普新区经济发展转型升级加快,引领示范作用持续强化,对综合交通运输发展提出了新要求。在分析大连金普新区公路网现状特征的基础上,分析金普新区公路网存在的问题。采用连通度法和弹性系数法,预测金普新区公路网规模,避免了单一预测方法在数据应用中出现的偏差;采用分层布局法对金普新区公路网布局结构进行分析研究,确定了金普新区公路网布局结构,该布局的总里程符合预测模型的计算结果。研究可为类似项目提供参考。     

基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM（支持向量机）模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明：(1)误差对比：当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度：组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差（MAE）提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

轨道车用塞拉门专利技术分析

随着交通强国战略的推进,铁路装备技术水平不断攀升,列车时速逐步增快,塞拉门作为保障列车运行安全的关键部件,亟须探索新的发展方向,提升整体性能。文章通过对国内外的轨道车用塞拉门相关专利技术进行统计分析,具体阐述锁闭技术、驱动传动、承载导向、密封和测试维护5项关键技术,探究本领域技术研发热点及空白区域,旨在为该领域的技术创新提供突破方向,为我国塞拉门的未来发展规划提供参考。     

南昌中环快速路北段昌九立交设计

南昌中环快速路北段昌九立交是南昌市快速路网中重要的交通枢纽,根据昌九立交交通量预测结果、工程地理位置、施工条件等因素,在保证行车安全、舒适的前提下,充分考虑立交造型美观,经济合理,文章详细介绍了昌九立交设计过程中整体布局的思路及主要设计内容。     

城市轨道交通客流分析

在城市轨道交通的规划设计中,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础.通过对我国十几座城市轨道交通系统30多条线路客流预测资料的分析,结合规划设计的技术决策过程和处理实际问题时的思路,建立了客流分析方法,提出不能仅靠"远期高峰小时单向最大断面客流量"来确定系统规模,应考察单向"最大断面客流量"是否能得到"高断面流量区间"的支撑;阐明了客运量可能的发展趋势;建立了以车站、路段为单元的客流空间分布研究方法和全日客运量时段分布研究方法;提出了应对系统、环境发生变化时的客流预测结果的调整方法.     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台开发和实践

为实现不同速度等级、不同运用环境下高速列车的快速设计、快速制造以及保证谱系产品的健康运营和管理,提出并构建由数据平台、设计平台、制造平台和健康管理平台组成的面向故障预测与健康管理(PHM)的高速列车谱系化产品技术平台.首先,剖析高速列车谱系化与健康管理平台的融合机制,集成零部件研制与使用阶段的研发数据;其次,从技术架构...     

基于动态栅格与隐马尔科夫模型前车换道意图识别

针对前车换道意图识别预测问题,提出基于动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型结合的识别预测方法,建立以自车车头中心点为零点的动态栅格地图描述前车的位置信息,基于语义分割的方法获取前方车辆的轮廓特征与车道线,并分析前方障碍车辆的相关运动状态信息.将动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型相结合,识别预测前车换道行为.利用可观测...