SBS改性沥青低温评价指标及与混合料关联性分析

为了有效评价SBS改性沥青低温性能指标,基于流变学试验原理,通过滞后角、动粘度、复数模量及损失模量和动粘弹指标对不同类型SBS改性沥青低温性能进行评价,并采用灰关联分析方法,建立了沥青低温评价指标与混合料评价指标的关系。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

风浪中船舶航行安全性研究

依据船舶耐波性理论计算结果,运用灰色关联综合评估理论对大风浪中船舶耐波性进行了综合评估,然后根据评估结果确定船舶在波浪中以某一航速航行时的优选航向,并通过实例应用与分析表明,使用该方法能为船舶安全航行提供科学指导。     

热拌再生沥青混合料路用性能影响分析

文章为探究不同因素对热拌再生沥青混合料路用性能的影响及影响程度,选择再生剂掺量、RAP掺量、级配及油石比作为自变量,以动稳定度、构造深度为响应变量,利用正交试验设计进行四因素三水平试验,对每组试验数据进行分析,选择最佳水平组合,并进行常规路用性能试验验证。结果表明：对高温性能影响大小依次为RAP掺量>级配>再生剂掺量>油石比;对抗滑性能影响大小依次为RAP掺量>级配>再生剂掺量>油石比;利用极差、方差、灰关联分析得出响应变量综合最佳因素组合水平为A1B3C3D1,即再生剂掺量为2%、RAP掺量为40%、级配为3^#、油石比为4.4%,并对该水平进行了常规路用性能验证,结果均满足技术要求。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

“双碳”目标下高速铁路运营阶段碳排放测算及评价指标体系研究

为加快实现我国高速铁路碳达峰,并推动高速铁路行业深度减排,首先,采用生命周期评价方法明确高速铁路运营阶段的碳排放来源,在此基础上构建碳排放定量测算模型;然后,根据相关碳排放指标建立高速铁路运营阶段低碳化水平评价指标体系,利用基于层次分析法和变异系数法的灰色关联分析构建综合评价模型,对2013—2016年京沪高铁运营阶段进行碳排放测算和低碳化水平评价;最后,针对高铁运营阶段各系统的碳排放特征提出节能减排的措施建议。研究结果表明,在运营阶段京沪高速铁路牵引系统碳排放占比为89.2%,车站系统占比为6.4%,养护系统占比为4.4%。其中,牵引系统和车站系统的年度总碳排放水平均在逐年提高;养护系统中钢轨、水泥的生产及施工环节碳排放占比最大,分别为36%和25%。因此,需重点优化牵引供电和车站运营环节的电力生产结构,开发高碳排建筑材料生产和施工环节的节能降碳技术,以获得最大化的节能减排效益。此外,综合评价结果表明,京沪高铁运营阶段的低碳化水平正逐年提高。     

基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识,进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性,对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先,基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查;其次,对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验,得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子;最后,选取上述因子作为3个一级评价指标,因子所含条目作为17个二级评价指标,对公众交通安全意识进行评价,采用主成分分析法计算因子得分,并应用熵值法确定一级评价指标权重,再通过灰色关联分析计算灰色关联度,最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中,18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79）,41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低;不同受教育程度的公众中,专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1）,小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同职业的公众中,事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93）,农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同出行方式的公众中,以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91）,而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量,并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。