深基坑支护结构变形预测研究与应用

利用现场监测的深基坑支护结构变形信息资料 ,结合参数优化反分析土体m值 ,根据现场地质资料和优化后的参数 ,通过有限元计算对深基坑支护系统进行变形预测 ,及时调整开挖方案和支护参数 ,此方法可以有效的指导基坑施工 ,确保施工安全     

基于模糊线性回归分析的编组站运营指标预测方法

运用模糊线性回归分析方法,建立编组站运营指标的模糊预测模型。利用该模型,对向塘西编组站中时进行了预测。在对中时影响因素分析的基础上,选取办理车数、有调中转车数、无调中转车数、折角车流量、货物列车到发列数和到发均衡程度等6个影响因素,结合车站近几年相关历史数据,确定了中时与6个影响因素之间的模糊函数关系。依据此函数关系对未来时期的中时进行了预测,预测结果表明所提出的运营指标预测方法有较好的适用性。     

金洞隧道进口施工通风技术研究

通风排烟是控制长大隧道快速施工的关键技术之一。结合金洞隧道进口施工分阶段性通风排烟方案的选定与实施 ,介绍设有平行导坑的长大隧道通风排烟施工技术。     

波浪补偿平台垂向位移的短时预报

针对BP算法存在收敛速度慢和局部极值的问题,采用此方法对BP学习算法进行改进,结合实验采集的数据进行仿真计算,结果表明采用此方法可以有效地提高Elman网络的训练速度和稳定性,使El-man网络能够更有效地对波浪补偿平台垂向位移进行短时预报。     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅰ)--空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论,以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用.从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法.从微观上看,这种应用还具有一些传统方法没有的特点,例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波,从而获得精度更高的预测值),可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据,可以解决一维和两维探测数据的融合问题,可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等.另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性.该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义,并从中抽象出关键技术.在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解,理论数学模型,分析预测理论,分析预测处理方法的解的存在性证明,相关算法等.其核心有,目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题),模拟方程参数的选择技术,运动模式发生改变的识别技术,航迹聚类技术,航迹和点迹聚类技术,航迹融合技术,不同探测精度和维数的点迹融合技术,位置预测的评估技术等.最后给出仿真实验数据和结果,与传统方法对比的仿真实验数据和结果,以及分析和统计互补使用等问题.     

多跨长联预应力混凝土连续箱梁桥的次轴力分析

悬臂浇筑施工的多跨长联连续箱梁桥,张拉合龙束,合龙束预加力压缩梁体产生轴向变形,合龙口一侧支座摩阻力会约束梁体轴向变形,故产生预加力次轴力。次轴力和次弯矩一样,是预应力次内力的一项,且次轴力一般体现为拉力。无论从抗裂还是从抗弯的角度看,次轴力是一种不利的内力,在设计时对它的忽略,将会产生工程隐患。以一座14跨悬臂浇筑施工的多跨长联预应力混凝土连续梁桥为背景,计算出各跨合龙束引起的次轴力。然后对次轴力产生的原理和分布特点,以及减小次轴力的措施进行了讨论。最后在规范的基础上,增加预加力次轴力的考虑项,给出多跨连续梁桥正截面抗弯设计、抗裂验算的修正公式。     

基于灰色模型和指数平滑法的集装箱吞吐量预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。集装箱吞吐体系是一个灰色系统,因此可以通过灰色系统进行建模并预测其吞吐量,通过对宁波港历年集装箱吞吐量的观察,发现其吞吐量呈持续的曲线增长趋势,因此考虑采用三次指数平滑法进行预测,在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用了加权组合预测的方法,对宁波港今后几年的集装箱吞吐量进行了预测.     

基于遗传算法优化的小波神经网络对船舶受扰力及力矩建模预报

首先构造小波神经网络,建立船舶横向和纵向运动模型及其运动受扰力模型,采用小波神经网络对船舶受扰力建模预报,并用遗传算法对其进行优化,对预报结果进行分析比较,给出超前5秒、15秒的船舶运动受扰力与力矩预报结果.     

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。     

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。