实现可靠性为中心的GSM-R维护体系

正0引言随着高速铁路技术的发展,对铁路通信系统尤其是GSM-R系统的可靠性提出了越来越高的要求。任何一次设备故障轻则引起通信质量下降、切换失败等,从而可能导致列控系统降级;重则导致部分区域铁路通信全面中断,最终将影响整条线路的运营效率。因此,如何在有限资源条件下,尽可能提高GSM-R系统的维护可靠性成为当务之急。     

曲线回归分析模型在边坡位移预测中的应用研究

边坡工程监测数据的处理与分析方法众多,但都有特定的应用条件。为获得桩锚支护条件下边坡的水平位移变化规律和预测位移值,采用非负累加法对监测数据进行处理,利用最小二乘法、多元回归分析法来建立多项式回归预报模型,并结合长沙市某边坡工程对该模型进行验证。结果表明:曲线回归分析模型与监测数据拟合度高,预测值与实际情况较为吻合。     

电磁永磁混合磁悬浮列车的磁铁结构优化设计

根据力学模型提出了增大混合磁铁磁轭高度以提高承载力的方法,从承载能力、可控性及永磁工作点3个角度展开对混合磁铁结构参数的优化分析。理论分析及仿真结果表明,适当增大永磁截面积在满足系统承载力要求的同时能提高磁铁可控性;合理选取永久磁铁的截面积和厚度参数能保证磁铁工作在最大能积点。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.      

清远市污水专项规划污水量预测

在城市污水专项规划中,污水量的预测是关键,它关系到污水系统的布局、污水处理厂的建设规模、配套管网和截污系统的建设以及污水处理厂控制用地等,至关重要。本文结合《清远市中心城区防洪排涝、竖向及排水工程专项规划》,就污水量的预测进行讨论。     

复合地基设计桩型的合理选用

对复合地基进行了分类，对复合地基进行了承载力分析，并对几种典型地基桩型的选择给出了指导性的意见     

广西百色色港码头结构设计探讨

介绍了广西百色港煤炭作业区一期工程码头结构设计中主体结构设计，主要构造处理，上部结构及横向排架计算，直桩直及水平承载力确定，阐述了在内河港口建设中选用墩桩混合的友头结构型式是完全可行的。     

人工挖孔桩施工中几个特殊问题技术处理

近几年，全国许多地区都采用和逐渐推广了人工挖孔桩，其特有的大承载力优势得到了许多设计、施工单位的认可，确实是一种在软弱地基上经济适用的基础形式，但在施工中还存在着一些问题，我们在通过对采用人工挖孔桩基础的工程实践中，积累了一些经验，处理了一些特殊的问题。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

2010年中、重卡车市场增速将大幅回落——2009年中、重卡车市场深度分析及2010年预测

<正>2009年,全球经济陷入底谷,中国车市在面临世界金融危机、全球市场普遍低迷的情况下,实现产销高速增长。据中国汽车工业协会统计,2009年我国汽车产销量分别达到1379.10万辆和1364.48万辆,同比大增48.30%和