航道整治滩性分析——非冲积性滩险滩性分析

论述了非冲积性滩险类型、基本成因、滩险碍航特点、水流特性及其分析方法。通过滩性分析可以确定滩险成滩水位、最凶水位、消滩水位(流量)的成滩出现时期及滩段凶、险的定量概念。结合滩段地貌、地形特点,确定碍航水流具体成因,并据以制定整治原则和方法。     

XML5163XLJ13型旅居客车开发

介绍XML5163XLJ13型旅居车的总体布置、结构特点,以及开发旅居客车的前景.     

轻型井点降水在浅滩桥梁承台基坑开挖中的应用

以某大桥使用轻型井点法、成功解决浅滩粉砂土层桥墩承台深基坑降水问题为例,阐述了轻型井点降水法的方案设计、方案实施,为类似工程基坑降水施工提供了借鉴经验。     

长江口疏浚土在横沙东滩吹填工程中的应用

长江口深水航道疏浚工程每年产生大量的疏浚土,与此同时横沙东滩吹填工程需要大量的吹填土,二者的有机结合不仅可解决吹填土资源不足的问题,又可实现疏浚土的综合有益利用,为互利共赢之举.结合横沙三期吹填工程和横沙六期吹填工程实例,阐述了该类吹填方案设计原则和设计情况,并对今后的广泛应用提出相关建议.     

疲劳驾驶的转向特征研究

为有效地实现疲劳提前预警,研究了心电信号(ECG)和转向特征随驾驶时间的变化规律.通过试验,分析了ECG信号的4个指标随时间的变化趋势,进行了显著性分析之后,运用主成分分析方法建立了综合的ECG评价指标来分辨驾驶员的疲劳状态.分析了驾驶员在不同驾驶状态,不同的道路线形下的转向行为,应用转向熵方法分析了转向数据,结果表明...     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。     

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。     

高速公路产业特征与企业战略理论

高速公路收费经营企业的发展战略是基于高速公路的基本特征及其未来发展趋势的前提下制定的，因此，理解高速公路的产业特征是制定高速经营发展战略的前提，同时企业战略思想的把握决定着高速公路企业经营发展战略的制定方向。     

红水河坝淘滩航道整治

分析红水河坝淘滩滩险特性、碍航原因,并根据实测资料分析整治工程方案及整治工程效果。