灰色系统理论在桥梁劣化预测模型中的应用

根据辽宁地区桥梁承载力下降检测资料,应用灰色系统理论对在役桥梁劣化趋势进行分析,提出以时间与状态得分为等间隔初始序列,推导出桥梁劣化预测模型按指数分布表达式,并对检测序列进行分析验证,为桥梁劣化预测提供参考。     

运用灰色理论预测隧道变形的探讨

隧道变形监测对于隧道的安全有着重要的作用.运用灰色理论GM模型对其变形数据进行预测分析,发现灰色理论对隧道的变形有一定的预测效果,同时了解到不同样本数据其预测精度存在差异.为此,提出使用二次拟合参数法对其进行改进,得出二次拟合参数法对低精度的预测模型有一定的改进效果,而对于较高精度的预测模型效果并不显著.     

基于灰色预测法-产运系数的铁路冷链运量预测方法研究

掌握铁路冷链物流运量发展趋势,是实现铁路冷链物流市场化经营,推动铁路冷链物流向现代物流转型,制定铁路冷链运输组织及开行方案的前提.为合理预测铁路冷链运量,在阐述我国铁路冷链运量现状及影响因素的基础上,将灰色系统预测法与冷链运输产运系数相结合,构建基于灰色预测法的铁路冷链运量预测模型,结合历年主要生鲜农产品产量、铁路历史...     

基于灰色理论的高等级公路养护质量综合评价模型研究

从高等级公路养护管理的实际需要出发,对路面、路基、桥梁、涵洞、沿线设施、绿化等6个公路子系统的评价指标进行筛选,构建了高等级公路养护质量评价指标体系。采用灰色系统理论,建立了相关评价模型,并以江苏省内的27条高等级公路典型路段的调查数据以及专家评分为基础,综合采用回归分析与层次分析法对模型的相关参数进行了标定。将研究成果应用于高等级公路养护质量评价的实际工作,表明该评价方法具有很好的适用性。     

高速公路交通安全服务水平分级量化研究

交通安全服务水平（level of service of safety,LOSS）是国内外交通安全研究领域的新概念,用来描述道路的交通安全状况和道路为交通参与者提供交通安全服务的一种质量指标。系统地介绍了交通安全服务水平的国内外研究现状、概念定义、应用和研究内容,研究了分级指标的选取,提出了σ理论的交通安全服务水平划分方法,分级量化了我国平原和山区高速公路的交通安全服务水平。交通安全服务水平作为定量评价交通安全的一种新方法,不仅可以用来描述改善交通安全的潜力有多大,而且可以作为交通安全改造工程实施对象的参考。     

沥青路面车辙变形特性及其影响因素分析

针对高速公路沥青路面日益严重的车辙病害进行调查,选择代表性路段钻芯取样,分析路面车辙变形分布特征以及混合料密度和沥青含量变化规律,研究混合料空隙率、级配指数及车辙变形率与路面车辙深度的关系,并采用灰色理论对影响混合料抗车辙性能的因素进行灰关联分析。结果表明:中面层对路面车辙贡献率最大,伴随着车辙变形存在混合料进一步压密、沥青流动迁移现象,在空隙率、级配指数、车辙变形率、中面层4.75 mm通过率和粉胶比五个因素中,车辙变形率与车辙深度有最大的灰色关联度,对车辙深度的影响最为显著,可充分体现沥青混合料的抗车辙性能。     

CFG桩复合地基沉降的灰色预测

高速铁路CFG桩复合地基(路基)沉降是一个复杂的过程,采用MATLAB语言编写了基于XGM(1,1)模型预测地基沉降的程序,并将其应用于CFG复合地基沉降量的预测。通过对灰色预测XGM(1,1)模型在工程实例的应用和对比,证实XGM(1,1)模型运用到工程实际中是可行的。     

基于改进灰色定权聚类的城市轨道交通网络规划方案优选研究

综合考虑路网结构合理性、建设实施性、运营效果、社会经济效益以及城市发展的协调性等五方面的影响因素,建立了城市轨道交通网络规划方案综合评价指标体系。引入高斯白化函数、等面积法则确定参数和基于信息熵的聚类权的标定法,提出了改进灰色定权聚类优选模型,并将其应用于某市轨道交通规划方案优选,评价结果与实际专家评审结果一致,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于优化灰色神经网络模型的内燃机气缸套磨损量预测的研究

气缸套磨损量是衡量汽车发动机寿命的重要因素。针对传统灰色预测模型的缺陷,采用均值修正策略,对样本数据进行预处理,实现灰色预测模型的优化;将灰色预测模型与BP网络相结合,建立了优化灰色神经网络预测模型;实例分析结果表明,优化模型能更精确地预测发动机气缸套的磨损量,为发动机的寿命预测与维修提供了更有效的方法。     

胶凝材料细度配伍对粉煤灰-水泥砂浆干缩性能的影响

将不同细度的硅酸盐水泥与粉煤灰掺配,运用灰色关联分析原理,研究了胶凝材料细度配伍与粉煤灰水泥砂浆干缩性能间的关系.结果表明,水泥颗粒细度对砂浆的早期干缩性能影响较大,粉煤灰颗粒细度对砂浆的后期干缩性能影响较大.适当增大粉煤灰的比表面积以及水泥与粉煤灰比表面积的差异、减小水泥的比表面积,有利于提高粉煤灰-水泥砂浆的抗干缩...