持续性强降雨后高速铁路路基状态检测评估与工程修复对策

以持续性强降雨后郑太客运专线路基状态的检测评估为依托，厘清强降雨致损机理与路基水害类型，建立了强降雨后路基状态调查检测与评估方法，系统分析了该铁路路基的水害特征与产生原因并给出工程修复对策。结果表明：持续性强降雨下路基水害主要表现为冲刷作用产生的路基表层破坏和入渗作用诱发的路基内部侵蚀；雨后路基水害多发生于过渡区段的半填半挖路基和高路堤结构中，主要有差异沉降、不均匀沉降、坡面浅层滑动、整体滑移等；填料中细颗粒含量较高、路基结构形式设计、地形等是水害产生的客观条件，降雨作用下土水之间的相互作用是水害产生的内部机理。     

时空特征深度融合下的城市轨道交通站点客流预测

探索挖掘URT站点客流时空特征并精准预测运营高峰期的站点客流，对提高URT系统客流组织效率、保障乘客出行安全具有重要意义。针对传统模型对于时空特征挖掘不够以及在多步短时客流预测的精度上有待提升等问题，引入时段相关性及站点关联度以量化客流隐式时空特征，并建立一种结合双层图卷积神经网络（GCN）与门控循环单元（GRU）的dmGCN-GRU短时进站客流预测模型，随后以杭州地铁为例，对工作日数据和非工作日数据分别进行了仿真实验。结果表明，dmGCN-GRU模型能够深度融合时段相关性、站点关联度、站间OD、邻接矩阵等多重时空特征，可在增加一定训练时长的前提下提高预测精度、模型稳定性。随预测步长增加，模型性能虽有所下降，例如工作日数据拟合优度从94.68%降至94.27%，但性能仍优于SVR、GRU、GCN以及GCN-LSTM等模型。