大城市实施BRT效果仿真评价研究

BRT是解决大城市交通拥堵问题、实现城市可持续发展的一项重要措施.基于系统动力学理论,建立了土地利用与交通系统关系模型,并采用上海市出行人次实际数据和拟合数据的对比,验证了模型的有效性;采用所建立的土地利用与交通系统关系模型进行预测,得出当前发展趋势下不采取任何措施和实施BRT措施的未来年路网服务水平指标,通过比较BRT方式在吸引不同比例客流情况下地面客流重新分配后路网服务水平的变化,对BRT的实施效果进行仿真评价.     

基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究

介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.     

公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

利用BP神经网络反算土基回弹模量研究

根据三层BP神经网络和层状弹性理论体系,结合FWD研究土基回弹模量的反算。通过利用反算的土基回弹模量,比较了理论和实测土基顶面的弯沉值,从而发现所建立的神经模型有很好的识别能力和泛化能力,其模型可作为评价土基回弹模量的有效途径。     

基于SCGM(1,1)模型的灰色PID控制器仿真

一种结合传统PID反馈控制方法和SCGM(1,1)预测模型的灰色预测控制器,用来代替传统PID控制器。该控制器可根据预测精度来自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性,该控制器可使系统获得更为优良的动态性能和鲁棒性。     

多年冻土区路桥过渡段变形及地温场试验

根据多年冻土区路桥过渡段路基在竣工后3 a内的现场试验数据,分析了路基不同位置的地温变化、路基基底沉降变形和路基不同位置沿横向及纵向的沉降变形规律。结果表明:采用粗颗粒土填筑的过渡段路基对多年冻土区土体有明显的冷却效果,可防止多年冻土上限的下降;路基阳坡的沉降大于阴坡,而沿路基纵向,距离桥台越远路基沉降越大,但路基沿横向和纵向的沉降均满足工程要求;这种粗颗粒土填筑的路桥过渡段可适用于多年冻土区。     

沥青高温摊铺时钢筋混凝土箱梁的温度分布试验

对沥青高温摊铺给钢筋混凝土箱梁造成的影响及其引起的截面温差分布规律进行了研究。在建设中的钢筋混凝土连续梁桥箱梁腹板内预先埋设了温度传感器,在沥青摊铺施工作业时对测点温度进行了实时跟踪观测,采集了大量的温度数据,分析了沥青摊铺引起的箱梁内测点温度分布状况,并对测试断面的温差分布规律进行了总结,拟合了测试桥梁的沥青摊铺温差分布曲线。结果表明:沥青高温摊铺的影响深度在50 cm以内,且温度梯度值较大,对结构会造成不利影响。     

基于Takens理论和SVM的滑坡位移预测

针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能,同时将SVM与RBF、El-man神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明:RBF核函数具有更好的工程实用价值;在有限样本情况下,SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性,其7步预测平均误差率控制在5%以内,可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。     

基于BP网络的电力系统暂态稳定性评估

本文对基于BP网络的暂态稳定进行了分析.对6机22节点系统,运用BP网络的三种算法实现对神经网络的学习和测试,根据仿真结果比较三种算法的特点.仿真结果表明,三种算法中,标准BP算法学习效果较低,快速BP算法学习效果一般,而算法学习效果最好,学习时间短,精度高,有较强的推广能力.     

基于神经网络的混凝土预制桩单桩竖向极限承载力参数分析

应用BP神经网络，对混凝土预制桩单桩竖向极限承载力进行预测，并分析了各种参数对单桩竖向极限承载力的影响。通过影响因素分析，确定了桩径、桩长、入土深度、桩侧摩阻力加权平均值、桩端阻力平均值等参数对单桩竖向极限承载力有影响。对混凝土预制桩单桩静载试验资料进行分析和取样，将包含上述参数的样本与单桩竖向极限承载力形成数据对，采用三层神经网络进行训练，输入层为各参数，输出层为单桩竖向极限承载力，建立了混凝土预制桩单桩竖向极限承载力预测模型。研究表明，所建立的模型能够有效地预测混凝土预制桩单桩竖向极限承载力，通过参数分析，能够得出各参数对单桩竖向极限承载力的影响规律，从而确定比较合理的单桩设计参数。