道路多源交通流信息融合分析技术研究与应用

多源交通流信息融合是多源信息融合在交通领域的应用,其可以获得准确的交通状态和参数估计.简单介绍了多源交通流信息融合的原理和基本模型,并着重讲述了其关键技术和应用.     

基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。     

长吉高速公路交通量预测分析

通过对长吉高速公路历年交通流量统计数据的分析,对其未来交通量进行了预测。     

新疆公路运输量发展预测

在分析新疆经济、交通运输发展的基础上,采用回归分析法、三次指数平滑法、灰色预测方法和弹性系数法等多种方法预测新疆2010年、2015年、2020年的公路运输需求,并结合这些方法,采用了基于误差权重因子的多种方法组合预测的新方法,对新疆公路运输需求量进行了优化组合预测。对新疆未来3个特征年预测结果的分析表明,该预测方法是合理而有效的。     

哈尔滨市地铁一号线的客流预测

本文根据轨道交通客流预测的实际特点,应用修正后的四阶段模型对哈尔滨市地铁一号线的客流进行了预测,并得出预测结果.通过分析,证明了四阶段预测方法的可行性及合理性.     

隧道洞口边坡变形的多阶段递进预测研究

为及时掌握隧道洞口边坡的变形规律,保证隧道进洞过程的安全,采用小波变换剔除变形序列中的误差信息,将原始序列分解为趋势项和误差项序列,并采用PSO-LSSVM模型和ARMA模型分别对趋势项和误差项进行预测,将两者叠加即得到边坡的综合变形预测值,再利用马尔科夫链建立预测误差的修正模型,进一步提高预测精度。对预测模型进行实例分析,结果表明： sym9小波函数、启发式阈值标准、硬阈值选取标准及10层小波分解的去噪效果较优,且通过综合预测,得到边坡变形预测结果的相对误差均值为1.03%,方差值为0.042 6,预测精度和稳定性较高,验证了预测模型的有效性。     

岩爆隧道柔性支护快速施工技术

为探究适合硬岩隧道岩爆段的快速施工技术,通过对硬岩隧道整体自稳性及岩爆特点的分析,提出以柔性支护为基础、以岩爆预测、松动圈测试和柔性网试验为保证措施的一种快速施工技术。依托米仓山隧道岩爆段的施工,利用陶振宇判据和Turchaninov判据对不同埋深下岩爆强度进行预测,合理划分米仓山隧道岩爆强度区段,并结合松动圈测试、柔性网试验,对锚杆和钢丝绳网的参数进行研究与验证。实践表明： 1)采用陶振宇判据和Turchaninov判据可以较准确地进行岩爆预测及强度区域划分; 2)利用松动圈测试结果能大致判断隧道开挖后围岩破裂区域的深度; 3)相比传统支护技术,采用喷射混凝土+涨壳式预应力锚杆+柔性防护网的快速支护技术,每循环施工可节省用时约4 h,整个岩爆区段施工速度可提高30%~40%。     

软土刀具的磨损预测——一种研究刀具磨损系统中主要影响因素的新方法

硬岩隧道掘进机的性能很大程度上取决于其切削刀具的磨损情况。刀具的磨损会降低掘进速度,进而导致掘进时间延长、项目成本增加。通常在隧道项目的规划阶段使用预测模型来进行磨损预测,而常规的磨损试验对磨损系统的考虑还不够准确,并没有考虑到刀具/土体的相互作用、周围介质（水、膨润土）以及掘进过程中的荷载等因素。针对该问题,专门设计了一个水平放置的磨损试验设备。本文介绍了该试验方法,研究并讨论了磨损系统相关因素对磨损率的影响。结果表明,该设备可模拟真实的掘进过程,很好地解决了上述问题,达到了高效、准确预测磨损的效果。     

基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用

为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明： 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

基于吞吐量的集装箱码头卡车污染扩散研究

作为港口码头货物的主要陆上运输工具和能源消耗设备,集装箱卡车是港口区域大气环境污染的主要来源之一.从港口大气环境安全出发,分析环保部公布排放因子的局限性,综合考虑集装箱卡车保有量、发动机状态、运行工况、燃料使用和道路条件等复杂因素,通过功率法确定集装箱卡车尾气中CO ,SO2和NO2的平均排放因子.以长江某内河港口为案例计算得到该地区2016年全年各类污染的总排放量,并利用灰色预测估计未来10年该港区集装箱吞吐量的变化,与实际数据对比发现,模型精度达到了95% 以上,预测结果良好.借助高斯模型建立港区大气污染物风险扩散模型并计算未来几年集装箱卡车尾气排放对周围居民的影响.结果表明,2016年该地区4月日平均CO的浓度达到250 ug/m3;SO2浓度为57 ug/m3;NO2浓度为1 100 ug/m3.大气污染排放中NO2占比最大,分担率超过80% .各类尾气污染物24 h平均浓度已远超国家标准,港口区域集卡尾气污染对港口周边工作人员健康和港口所在城市大气环境安全威胁极大.