先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

水泥—水玻璃浆液的室内试验与研究

分析了水泥浆液中掺入水玻璃对水泥凝结时间和无侧限抗压强度的影响。试验结果表明,水玻璃能显著加快水泥浆的凝结时间。凝胶时间随水玻璃浓度和水灰比等因素的变化而变化。当水泥浆较稠时,随着水玻璃浓度的增加,抗压强度增加;水泥浆浓度处于中间状态时,抗压强度基本没什么变化;水泥浆较稀时,随着水玻璃浓度的增加,抗压强度是降低的。     

基于差异时效的服务评价模型

针对KNN(k-nearest neighbor)方法在服务评价过程中存在的时效量化、评价窗口宽度以及反馈控制等问题,提出了具有差异时效的服务评价模型(WSEM-VTU).在WSEM-VTU中,采用系统动力学方法研究复杂时效量化方法,以获得差异时效量化结果;基于复杂时效量化方法得到的结果,自适应计算评价窗口宽度;根据评价统计特征,设计恶意评价反馈控制策略.通过实验,将WSEM-VTU与现有评价模型WSEM-E及WSEM-KNN进行比较,结果表明:WSEM-VTU的平均误差为0.877,比WSEM-E和WSEM-KNN分别降低了1.020和0.135;引入反馈控制策略后,WSEM-VTU出现恶意评价的情况平均降低67%.     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

SIR-20地质雷达在工程中的应用及图谱解释

介绍了地质雷达探测的基本原理,并结合工程实例和模拟试验说明了地质雷达的具体应用。通过对地质雷达检测图谱的分析和归类处理,找出目标体的地质雷达图谱特征,为地质雷达在工程中的应用提供了判别依据。     

山区双车道公路驾驶员疲劳特性研究

山区双车道公路由于地形条件限制线形复杂多变,山体及路侧植被遮挡视线的现象时有发生,增加了驾驶操作的难度和强度.导致驾驶操作频繁、精神紧张.长时间高强度、大负荷的驾驶操作极易产生驾驶疲劳,进而发生交通事故.因此,研究山区双车道公路驾驶员的驾驶疲劳特性,可为山区公路的交通安全设计和管理提供参考,预防交通事故,保证人车安全.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

应用于船舶压载水处理系统的自清洗过滤器技术

介绍了2种用于压载水处理系统的自清洗过滤器的工作原理和技术特点,并结合过滤器陆基试验的测试结果,对这2种自清洗过滤器在3种水质下的过滤效果和反冲洗效果进行分析和总结,结果可为压载水处理系统用的自清洗过滤器设计和选型提供一定参考。     

动态载荷识别的自适应延迟逆模型方法

为减小载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,采用系统的自适应延迟逆模型识别时域载荷。采用自适应算法辨识延迟逆模型,代替了一般识别方法中的系统特性矩阵求逆过程,避免了病态问题。随后将工作状态下的响应作为逆模型的输入,则其输出就是时域载荷的延迟估计。通过对两端简支梁结构进行载荷识别的仿真研究,以及对双层隔振试验台架的试验研究,识别了稳态激励和瞬态激励,验证了该方法的有效性。该方法不需要了解系统的数学模型及参数,因此能够应用于工程实践中。