民用汽车拥有量非线性时空组合预测模型

基于时空理论,结合未来我国经济发展趋势,对中国民用汽车拥有量进行预测. 首先,根据国内外汽车发展经验,利用灰色Verhulst模型拟合中国汽车拥有量的发展规律,并初步估计中国未来20年汽车拥有量;然后,根据关联理论筛选出与民用汽车拥有量关系密切的若干个社会经济指标,运用主成分分析法对这些指标进行降维,提取出几个主要的彼此不相关的综合指标,运用计量经济学理论建立民用汽车拥有量预测模型,并再次估计中国未来20年汽车拥有量;结合上述两个模型的优点,利用BP神经网络建立非线性组合预测模型. 2003～2007年数据证实该非线性组合预测模型具有更强的可靠性和预测精度. 最后利用该非线性组合预测模型对中国未来20年的民用汽车拥有量进行预测.     

基于基尼系数的公路网分布均衡性评价研究

建立以公路网面积密度和运输密度为指标的公路网分布均衡性评价指标体系. 将基尼系数原理与公路网分布均衡性评价相结合,建立公路网分布均衡性评价模型,并以温州市域公路网为例,进行实证研究. 结果表明：温州公路网布局正由低水平的绝对均衡向更高水平的不均衡方向发展,当前路网分布相对合理,但高等级公路分布存在显著的不均衡现象;公路网布局与区域交通运输强度分布的协调性得到明显提高,当前公路客运密度分布处于相对平均状态,公路货运密度分布处于绝对平均状态. 研究结果基本符合温州公路网发展特征.     

交通网络两个相邻结点之间有流量约束的最大流分配算法

交通网络最大流的分配是基于容量限制条件和流量守恒条件进行的,但在实际应用中,往往对交通网络中两个相邻结点之间的流量有具体的要求和约束限制。本文对交通网络中两个相邻结点之间的流量约束问题进行了分析,基于寻找增流链的算法,构造了带有上限或下限三种流量约束限制条件下的最大流分配算法,这些算法可以为解决实际的交通问题提供一定的应用基础．     

基于BP神经网络的DSS焊接应力和收缩变形预测研究

针对川东造船厂化学品船建造中使用特种钢——2205双相不锈钢(DSS),在其焊接试验的基础上分别建立了双相不锈钢焊接应力和收缩变形的BP神经网络预测模型,并与多元线性回归方法进行比较,较好地模拟了焊接残余应力和变形与板厚、焊接电流、电弧电压、焊接速度等工艺参数之间的非线性关系。预测结果表明,BP神经网络比多元线性回归在预测精度和泛化能力上都有很大的提高。     

柔性防护网在青海西久公路红土山高边坡的应用

西久公路红土山段地处青海三江源,地质构造复杂,褶皱和断裂破碎带较为发育,公路沿线滑坡、崩塌、落石等地质灾害频发,严重威胁公路的运营安全,经常造成公路中断。2007年采用柔性防护网边坡防护技术,较好地解决了传统防护措施难以整治边坡浅层破坏的难题,整片长度为540 m,平均高度33 m,最大高度77 m,总挂网面积18 000 m2。柔性防护网在边坡应用一年多后,格栅后的岩土体上已长出青草,滑塌、掉块等灾害得到了有效控制。     

隧洞围岩力学参数反演

利用粒子群优化算法的全局寻优能力帮助确定神经网络的隐层神经元的数量,基于某隧洞的实测位移数据,对该隧洞的硬土弹塑性力学参数进行了反演。     

边坡稳定性分析中水作用力计算方法研究

水作用力计算的正确与否对边坡稳定性分析结果有着重大影响,然而当前计算水作用力的方法有缺陷。文中在力的正确选取的前提下确定了两类水作用力的计算模型,在此基础上对现有常用方法进行了合理性分析。提出了边坡稳定性分析中单个条块的地下水流网形态,导出了新的水作用力计算方法。     

我国县域城乡快速交通网络构建的必要性探析

县域是城市与农村的结合点,是统筹城乡协调发展的重要平台。促进县域经济发展,构建完善的城乡交通网络,是当前城乡一体化发展工作的重心。从我国县域交通的现状出发,提出发展城乡快速交通网络的策略和意见,对于指导实际工作有一定的意义。     

民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型

为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施.      

基于BP网络的驾驶员黄昏空间距离判识规律

为研究黄昏时段行车时,驾驶员对空间距离判识随环境照度的变化规律,进行实际道路试验.选用32名男性驾驶员,在不同自然环境照度下,判识不同空间深度距离时红、绿色障碍物的绝对距离和相对距离.统计分析被试判识结果,分析距离判识差异,获得空间距离判识特征值.运用BP神经网络,模拟距离判识结果,分析距离判识变化规律.结果表明：红、绿色障碍物黄昏时距离判识差异显著,BP网络可以很好拟合距离判识变化规律.绝对距离和相对距离判识结果,均随环境照度降低而增加;判识距离随深度距离增加也增加,相对距离增加较小.