移动载荷识别的B-样条函数逼近法

基于欧拉梁振动理论及最小二乘法，提出了利用B－样条函数逼近法识别桥上移动荷载。通过B－样条函数拟合桥梁挠度识别桥梁模态响应，由梁的模态方程和最小二乘法识别桥上移动载荷。并进行了计算机仿真，获得了令人满意的效果。该方法具有很强的实用性和抗噪声干扰能力。     

道路黑点识别与改善

针对道路黑点识别方法、黑点成因及改善措施，总结了国内外经验，提出质量控制法识别路网中事故多发道路，经验一鉴别指数法识别道路事故多发点(段)，以及确定黑点改善优先排序方法．并进行了系统的说明与论述。应用结果表明该方法识别道路黑点准确，改善措施效果显著。     

铁路钢板梁桥的损伤识别与诊断研究

根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断.     

非线性混沌时序预测研究及应用

混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为，针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题，提出了基于趋势的混沌预测模型，利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动，并用改进的最优化方法来估计模型的参数，在其相空间中对时序的未来值进行预测．算例表明，选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度，它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端，也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性．预测效果比其他时序方法要好。     

神经网络用于刚架结构裂纹识别的反问题

对刚架结构，利用传递矩阵方法建立含裂纹单元的刚度矩阵，用有限元正分析得到在裂纹的不同位置和深度时结构的固有频率。用已知（计算）的裂纹与结构频率所相应的一定数量的样本，对三层前蚀式神经网络进行训练，自学习后的网络将用于裂纹位置和深度的识别。以悬臂梁为算例，计算实验结果表明，此方法对裂纹的识别有一定的精度。     

基于事故黑点识别模型的江西省普通国省道公路事故黑点路段选择

文章以江西省近5年普通国省道公路交通事故数据为基础,结合各主管部门的管理经验,使用事故多发道路筛选方法,以事故起数、路产损失绝对值为参考,以单起事故路产损失、事故起数占比/里程占比、路产损失占比/事故起数占比相对值为依据,筛选出事故频发的普通国省道公路。同时根据事故黑点识别方法与模型,使用事故频数法计算单元路段平均事故次数与事故次数临界值,将单位里程路段交通事故起数与事故临界值进行比较,高于事故临界值的路段即为事故黑点路段。     

基于神经网络和遗传算法结合的桥梁结构损伤诊断

利用神经网络对有限元计算的样本数据建立起桥梁结构的损伤参数——损伤位置、损伤程度（输入）以及位移差——损伤结构与完好结构的位移差（输出）的全局性映射关系，以获得遗传算法求解桥梁结构损伤问题所需的目标函数值，从而识别桥梁的损伤参数．某连续梁桥算例表明，此方法可以在较少的有限元分析次数下获得较好的损伤诊断结果．     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

列车智能人机交互装置的研究与应用北大核心

针对传统采用按键及触摸屏人机交互方式存在的不足,提出了基于智能识别的人机交互方法。介绍了智能人机交互装置的系统方案和基本功能,重点研究了列车司机室环境下的降噪处理、语音合成、人脸识别、疲劳监测关键技术及实现方案。将这些技术集成在列车显示器中,不仅大幅度提高用户体验,而且有利于提升列车的智能化水平。