上海一体化卡口缉查布控系统建设及应用

为了布控打击涉案车辆、"假套牌"车、机动车"违法大户"和"失格"驾驶人等重点车辆和人员,弥补市内道路卡口缉查布控系统一体化发展的空白,通过整合现有"电子警察"系统和公安交通管理综合应用平台("六合一"平台)等数据资源,利用大数据与智能识别等技术,建设上海一体化卡口缉查布控系统,实现黑名单布控、实时报警展示、卡口设备分布、警员分布等功能。应用效果表明该系统有助于上海缉查布控系统的统一管理,不断提高公安交通科学化、现代化管理体系建设能力和水平,维护上海地区人民生命财产安全。     

市域铁路与城市轨道交通换乘站瓶颈识别与优化

采用静态评价与动态评价相结合的方法研究了市域铁路与城市轨道交通换乘站的瓶颈识别与优化问题。首先,分换乘方向确定了基于乘客换乘需求的换乘服务水平评价指标体系,结合熵权法建立了用于评价换乘站换乘服务水平的综合评价模型;其次,采用Anylogic仿真动态模拟乘客在车站的换乘过程,根据仿真结果及综合评价模型分析了换乘站的换乘服务水平,识别换乘站的能力瓶颈;最后,以犀浦站为例进行了分析,分析得到犀浦站的能力瓶颈是检票闸机、铁路售票机及铁路实名制验票机。仿真结果表明,该能力瓶颈识别方法对换乘站设备布局及流线组织有一定的参考意义。     

共现语境特征对情态动词语义排歧的限制作用

情态动词具有非常复杂的语义系统.情态动词的意义是其词汇基本意义与语境因素相互作用的结果.因此,语境对于情态动词的意义识别和语义排歧都具有重要的互动限制作用.文中基于形式概念分析理论和属性偏序图方法,以英语情态动词can为例,研究了共现语境特征对英语情态动词语义排歧的限制作用;将语境特征划分为言内语境和言外语境两部分,言内语境包括12个语义特征和6个共现的句法特征;言外语境选取了7个情景语境特征;构建了表达情态动词can不同语义的对象与语境特征属性关系的形势背景,并以生成的可视化属性偏序结构图作为语义排歧和知识发现的模型;排歧正确率达91.33%;基于该模型发现了对can的语义排歧限制作用大的属性特征.文中研究结果为语义排歧和自然语言处理中的特征选择提供了重要的实践依据.     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。     

客运枢纽"人群迷路区"的快速识别与优化 ——以北京南站为例

为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题，采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图，通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数，提出“人群迷路区”概念；应用视频识别追踪技术，分析行人速度与加速度的方差，于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研，利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差，“人群迷路区”被分为四类：单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法，可使人群行进效率提高约25%。     

京乌国家高速公路山西段省界收费方案

针对京乌国家高速公路晋、冀、蒙三省路网、收费站建设和收费软件特点,综合考虑京乌主线车辆过收费站停车次数、改造工程投资和现有收费站利用情况等多方面因素,制定出最佳的三省建站方案、通行卡流转方案、费用拆分方案和跨省收费费率标准执行方案,有效地解决了京乌国家高速公路山西段约8.9 km公路的通行费收取难题,最后为该路段取消高速公路省界收费站工程提出进一步改造方案。     

基于BP神经网络的齿爬式升船机横导向装置结构损伤识别*

为了准确有效地实现齿爬式升船机横导向装置的损伤识别，提出以固有频率变化率、应力、位移作为输入特征参数，由损伤结构分类器、损伤位置分类器、损伤程度分类器构成的结构损伤识别模型。以向家坝升船机横导向装置为例，对18种损伤状态下的横导向装置进行模态分析和静力学分析，得到1 646组训练样本和100组测试样本，分别采用BP神经网络、支持向量机和贝叶斯算法进行结构损伤识别模型的训练与识别准确率测试。结果表明：基于BP神经网络算法的横导向装置结构损伤识别模型对损伤结构、损伤位置、损伤程度的识别准确率分别为93%、90%和91%，比基于支持向量机、贝叶斯算法的识别准确率分别平均提高7%、13%，该模型能够有效准确地对横导向装置进行损伤识别。