基于网络核密度的网约车上下客热点识别

为分析网约车上下客热点的时空分布特性,利用网约车订单数据,构建基于网络核密度估计的上下客热点识别模型,采用回归模型对热点进行聚类和分级。通过研究区域划定、数据清洗和筛选,引入以路网距离为度量的网络核密度估计方法,基于非均质网络方向延展和网络距离衰减效应,对工作日和非工作日的特征时段内网约车上下客点的核密度值进行估计。采用零膨胀负二项回归模型对核密度值进行聚类,识别出研究区域的热点路段分布及其等级。通过与平面核密度估计结果对比分析,本文提出的网络核密度估计方法体现了上下客热点在路段和交叉口的分布特点,表征了实际的交通需求与路网结构的关系。研究结论为优化城市网约车的运营管理、提高城市居民出行效率提供理论依据。     

基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）是传统经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景. 首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论. 研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现; 一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断; 损伤识别效果受测点位置影响很小; 该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性.      

超大型沉井基础的施工风险评估

超大型沉井基础受尺寸巨大、地质条件复杂等因素影响,在施工阶段具有较高的安全及质量风险. 为准确有效地实现大型锚碇沉井基础施工过程的风险评估,采用工作分解结构-风险分解结构（WBS-RBS）,并结合专家调查法进行施工全过程风险识别;基于分解结构估测风险事件概率及损失等级从而确定初始风险分解矩阵,通过模糊层次分析（FAHP）法分析各类风险权重对其加权修正,并以修正风险矩阵值评估风险等级;采用该风险评估方法开展连镇铁路五峰山长江大桥北锚碇沉井基础施工风险评估. 研究结果表明:基于WBS-RBS法及专家调查法识别出“井壁开裂”等158项风险源;逐项计算初始风险值、综合风险值权重,并按等级划分标准评估出修正风险值大于1.696的“沉井突沉”“几何偏斜”等重大风险源共16项;针对重大风险源提出施工专项方案、实时施工监控及风险预案等措施控制. 为该沉井基础工程施工风险控制提供了依据,并为类似工程风险评估与控制提供借鉴.      

基于车牌识别数据的错峰上下班措施效果评估 ——以广州市为例

错峰上下班是缓解交通拥堵的政策之一.不少城市实施了错峰上下班政策,但对其效果缺乏量化评估.基于海量的车牌识别数据,提出错峰上下班主要影响对象——个体机动化通勤车辆的识别方法,进一步阐述其出行时耗的计算方法.以广州市为例,通过比较该方法与交通拥堵延时指数的计算结果,对该方法的有效性进行验证.结果表明,该政策改善了早高峰的...     

基于GIS的全域旅游公路识别方法研究

湖南省丰富的旅游资源及较为发达的公路网为全域旅游发展提供了较好的条件,但由于缺少旅游公路有效识别方法,公路交通与旅游的融合程度不高,旅游公路等级较低、旅游功能不足、品质不高等情况依然普遍存在.结合湖南省公路网及旅游资源点分布情况,基于GI S建立了覆盖湖南省域的旅游交通分析模型,通过划分旅游资源权重及网络连接关系,有效...     

智能防疫病房系统设计

针对新冠肺炎疫情背景下,重症病患护理困难、需求响应速度慢,医护人员不足,交叉感染风险高等问题提出一种智能防疫病房系统设计.本系统采用STM32单片机作为外设控制核心,设计核心包括可穿戴式手势识别终端和OneNET云平台应用.本系统根据病人手势动作判断其需求并发出相应指令,同时也允许通过云平台直接发送指令,在接收到手势指...     

行程时间异常值处理方法研究

基于车牌识别数据可以得到较为准确的行程时间数据,但是由于识别系统自身原因、驾驶员路径选择行为、停车行为等因素的影响,行程时间数据中存在不少的异常值,剔除异常值才能将所得数据应用于实际研究和服务.在详细分析了行程时间异常值产生原因的基础上,提出了基于异常值数据表现以及行程时间分布特征的异常值剔除方法,最后以北京市的车牌识别系统数据为例,验证了方法的适用性.     

高速公路超速预警系统设计

为减少高速公路超速现象的发生,达到预防交通事故的目的,针对高速公路超速违规进行全过程管理预警系统设计,包括速度检测、信息分析、预警发布、事后处理等环节,并详细论述每个环节的关键技术,为预防高速公路超速现象和交通事故的发生提供依据。     

基于遗传优化神经网络和频率变化平方比的简支梁桥损伤辨识技术

桥梁在其服役过程中容易产生桥体损伤,导致其承载能力下降、使用功能降低。频率参数在实际应用中测试获取容易,是良好的损伤辨识指标。考虑到神经网络技术收敛速度慢等缺点,采用遗传算法对其权值及阈值进行优化获取。采用频率变化平方比参数作为遗传优化神经网络的输入参数,以简支梁桥为数值模拟对象,实现了其损伤位置识别。     

一种新的时域动态载荷识别方法

为了准确地识别未知载荷和降低测量噪声对识别结果的影响,基于动态规划方法和Bellman最优化原理,提出了新的时域动态载荷识别方法.从系统的状态空间方程出发,利用最小二乘法建立了系统响应的实际测量值与识别值之间的目标函数,同时引入Newmark积分,得到了基于系统位移、速度和加速度响应的系统离散运动方程;将动态规划方法和Bellman最优化原理应用于目标函数的最小化,推导了动态优化载荷识别公式.通过数值算例对文中方法进行了验证,结果表明:该方法对动态载荷识别适应性强,在测量响应含有10%噪声干扰下,误差均低于25%.