聚酯纤维对SMA性能影响的研究

纤维复合材料是常用的道路工程材料之一，SMA是通过在沥青混合料中掺入纤维以提高混合料路用性能的一种典型复合材料。本研究以聚酯纤维、玄武岩以及SBS改性沥青作为原材料，对不同纤维掺量下的SMA混合料的路用性能进行试验和分析，利用多重回归分析，预测出了聚酯纤维在SMA中的最佳掺量。     

基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型研究

行程时间预测是交通流诱导系统和交通控制系统研究的一项重要内容。在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文提出了基于Fuzzy回归的快速路行程时间预测模型,利用深圳市的交通实测数据对行程时间进行了预测分析。     

天津西七里海分洪口门优化设计

本文采用回归分析的方法 ,建立滞洪区蓄量、主河道最高水位、淹没损失与分洪口门底高、宽度、最大洪峰流量、超额洪量之间多元二次非线性回归方程。在此基础上 ,建立非线性规划的目标函数和约束条件方程组。为便于求解 ,首先使之线性化 ,然后采用单纯形法求解。并以天津西七里海临时滞洪区为例 ,求得不同来水条件下合理的分洪口门底高和宽度     

隧道围岩变形预测的进化高斯过程回归模型

隧道施工围岩变形预测是关系到隧道施工安全和工程质量的关键,至今已出现多种预测模型,但也存在各种问题。本文将高斯过程回归(GPR)引入隧道施工围岩变形预测以克服现有模型存在的问题,针对目前采用共轭梯度法获得GPR模型最优超参数的缺陷,将十进制遗传算法(GA)与高斯过程回归算法相耦合,采用遗传算法在训练过程中自动搜索GPR模型最优超参数,形成GA-GPR算法,并编制相应的计算程序。为了对比,采用遗传算法与支持向量回归(SVR)算法相耦合,形成GA-SVR算法,将这两种算法程序应用于黄榜岭隧道施工围岩变形预测。计算结果对比表明:本文提出的进化高斯过程回归算法明显提高了预测精度,并为类似工程提供借鉴。     

地铁站乘客换乘心理时间阈值研究

通过分析乘客在地铁换乘站的基本信息,采用相关性和回归分析的方法,建立乘客换乘心理-空间时间的模型,最后对乘客换乘心理阈值时间进行模型演算。研究结果表明,对于大多数乘客而言,换乘心理时间阈值在5 min以内,而实际的空间时间为5 min 45 s。这对改建或新建地铁换乘通道、安抚乘客心情等具有指导意义。     

广州现代有轨电车能耗与节能分析

根据广州储能式有轨电车运营统计数据,分析有轨电车能耗组成及影响因素。利用回归分析的方法,将影响有轨电车能耗的重要因素按照其对能耗影响的大小,依次引进回归方程。建立了有轨电车能耗体系的多元回归数学模型,并利用该模型检验了广州有轨电车线路实际能耗。结果显示,总能耗误差小于5%,可以较精准地预测有轨电车能耗变动趋势。在此基础上,对节能措施进行了深入剖析,系统地提出了有轨电车节能方法及实现的途径。     

城市轨道交通进站客流量短时预测模型研究

利用数学方法可以改善城市轨道交通进站客流量的短时预测效果,促进轨道交通车站客流管理智能化水平。首先建立K近邻非参数回归模型,然后在传统卡尔曼滤波模型的观测方程中引入偏差修正系数以提高其预测精度;再采用贝叶斯方法将以上两模型进行组合;最后利用2013年11月北京市地铁13号线的进站客流数据,研究对比这三类模型在早高峰、平峰、晚高峰和全天的预测精度。结果表明:K近邻非参数回归的总体预测精度最高;贝叶斯组合预测模型次之,但平峰时段效果最好;基于偏差修正系数的卡尔曼滤波模型晚高峰时适用性较差。     

用于钢轨波磨检测的差动式霍尔传感器结构及特性分析

针对目前基于弦测法波磨检测设备中的传感器普遍存在价格高,寿命短等问题,提出采用差动霍尔传感器进行波磨检测的方案。通过双霍尔单磁铁差动设计解决了霍尔传感器非线性误差大的问题;利用一元线性回归的方法对差动霍尔元件进行对称标定,确定测量原点,并设计标定实验台对传感器静态特性进行标定,实验结果表明,双霍尔单磁铁差动结构有效改善了霍尔传感器的静态特性。差动式霍尔传感器具有优异的静态特性,可用于钢轨波磨的检测。     

交通暴露与土地利用模式对社区COVID-19传播风险的影响

为揭示交通暴露和土地利用层面各因素对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在社区尺度传播风险的影响，以A市315个小区的1 947例COVID-19确诊数据为研究样本，利用ArcGIS平台的地理编码、核密度分析、空间统计和网络分析等方法，基于道路网络、公交网络、城市POI和中国GDP/人口空间分布的公里网格数据，获取有病例小区500 m缓冲区范围内表征交通暴露和土地利用的14项具体指标。在此基础上，采用小区的COVID-19确诊人数作为解释变量，同时考虑交通暴露层面变量（路网密度、设施邻近度）和土地利用层面变量（混合度、使用强度），运用经典全局泊松回归和变系数地理加权泊松回归（GWPR）2种方法建立模型并进行实证对比分析。研究结果表明：考虑空间异质性的GWPR模型具有更高拟合优度和解释度；道路密度、公交线网密度、CBD邻近度、建筑密度、人口密度和土地价值与小区COVID-19传播风险呈显著正相关；出入口邻近度、绿地公园邻近度和土地利用混合度变量则在GWR模型中表现出随空间位置的改变呈现显著正负2种影响效果；人口密度、土地价值、绿地公园邻近度和土地利用混合度对小区COVID-19传播风险的影响程度要高于其他变量。因此，城市空间要素不仅会影响非传染性的病发风险，同时也与传染性疾病的传播风险显著相关，所得结果可为通过土地利用、城市交通规划等手段降低流行病发生的潜在风险提供参考。     

Modeling wrong-way crashes and fatalities on arterials and freeways

Wrong way driving (WWD) research and mitigation measures have primarily focused on limited access facilities. This is most likely due to the higher incidence of fatal WWD crashes with dramatic consequences on freeways, media attention, and a call for innovative solutions to address the problem. While public agencies and published literature address WWD incidence on freeway systems, the crash analyses on non-limited access facilities, i.e., arterial corridors, remains untouched. This research extends previous works and attempts to provide many new perspectives on arterial WWD incidence. In particular, one work showed that while WWD fatalities are more likely to occur on freeways, the likelihood of these crashes is higher on arterials. Hence this work with univariate and multivariate analyses of WWD and non-WWD crashes, and fatal and non-fatal WWD incidents. Results show the impressive negative impacts of alcohol use, driver defect, nighttime and weekend incidence, poor street lighting, low traffic volumes, rural geography, and median and shoulder widths. The objective here is to highlight the need for paying greater attention to WWD crashes on arterial corridors as is done with fatal WWD incidents on freeway systems. It suffices to say that while engineering countermeasures should evolve from the traditional signing and pavement markings to connected vehicle technology applications, there is a clear and compelling need to focus on educational campaigns specifically targeting drunken driving, and enforcement initiatives with an objective to mitigate WWD in the most efficient manner possible.