GIS技术在公路建设管理中的应用研究

针对公路建设的发展以及工程项目管理发展的要求,介绍了道路CAD技术、地理信息系统(GIS)技术、数据库技术、网络技术在公路建设项目管理过程中的应用以及如何借助GIS的图形处理功能、信息表现及其空间分析功能对公路建设过程中的各工程实体的工程信息、计划进度、质量监理、费用管理等进行可视化表现和分析,规范和方便建设项目的科学管理,从而为公路建设的管理者和决策者提供直观、可靠、及时和有效的管理手段,便于作出相应的决策。     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中，常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列，因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性，采用神经网络技术来预测其变形量，结果表明该方法简易、有效。     

基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制

针对四轮独立驱动电动车的运动控制，提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型，用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简，其参数可用实际整车数据来直接整定，尤其适合于车辆的中低速运行控制。     

Performance Evaluation of Hybrid-Drive Buses and Potential Fuel Savings in Brazilian Urban Transit

Transporting more than 55 million passengers per day, buses are the main transit mode in Brazil. Most of these vehicles use diesel oil and this situation causes dependence on oil, extensive greenhouse gas emissions and increasing air pollution in urban areas. In order to improve this situation the options for Brazilian cities include the use of alternative fuels and new propulsion technologies, such as hybrid vehicles. This article proposes a procedure for evaluating the performance of a recently developed Brazilian hybrid-drive technology. A simple procedure is presented to compare hybrid-drive buses with conventional diesel buses in urban operation focusing on fuel economy and the potential for reducing diesel oil consumption through the use of hybrid-drive buses. Field tests carried out by the authors indicate that fuel consumption improvement through the use of hybrid-drive buses would certainly exceed 20%, resulting in lower fuel costs and reduced carbon dioxide (CO₂) emissions.     

遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

Hub location with flow economies of scale

A characteristic feature of hub and spoke networks is the bundling of flows on the interhub links. This agglomeration of flows leads to reduced travel costs across the interhub links. Current models of hub location do not adequately model the scale economies of flow that accrue due to the agglomeration of flows. This paper shows that current hub location models, by assuming flow-independent costs, not only miscalculate total network cost, but may also erroneously select optimal hub locations and allocations. The model presented in this paper more explicitly models the scale economies that are generated on the interhub links and in doing so provides a more reliable model representation of the reality of hub and spoke networks.     

以太网技术在机组控制中的应用

叙述了自动化机组控制技术的发展，及以太网技术应用于机组控制的必要性，可行性。     

基于模糊神经网络的既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估

介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

改进动态克隆选择算法在邮件过滤中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立并实现一种改进的基于人工免疫系统的邮件过滤算法.并采用SpamAssassin垃圾邮件样本对算法性能进行测试.实验结果表明,引入改进的动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾邮件能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.