岩石隧道工程地质数据分类管理与应用

目前岩石隧道中工程地质数据缺乏统一交换标准、二维CAD 数据不便于进行空间分析和属性查询、数据难于集成显示等, 为解决以上问题,基于云南省老营隧道工程,提出岩石隧道工程地质信息目录和信息节点,实现对工程地质数据进行有效、快速的分类; 将CAD 数据以点、线、面、文字注记4 种格式转换成GIS 数据,解决不同CAD 数据在空间分析、属性查询方面的欠缺; 对老营隧道部分工程地质数据进行分类和处理,并在基础设施智慧服务系统iS3 中进行集成展示。最终结果表明,本文提出的方法提高了老营隧道工程地质数据的管理水平,对类似岩石隧道工程中地质数据管理有一定借鉴价值。     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

国产调距桨设备获得国外船级社认证的分析与对策

文章介绍了国产调距桨进入出口船舶市场所面临的入级问题,分析了近几年各世界船舶船市场上的船级社入级情况,统计出据有代表性船级社(ABS、BV、GL、DNV等)的入级船只数量,并以GL入级为例介绍了调距桨电控系统入级的基本步骤,并分析4000DWT多功能运输船调距桨系统入级GL船级社的具体要求.     

Urban activity pattern classification using topic models from online geo-location data

Location-based check-in services in various social media applications have enabled individuals to share their activity-related choices providing a new source of human activity data. Although geo-location data has the potential to infer multi-day patterns of individual activities, appropriate methodological approaches are needed. This paper presents a technique to analyze large-scale geo-location data from social media to infer individual activity patterns. A data-driven modeling approach, based on topic modeling, is proposed to classify patterns in individual activity choices. The model provides an activity generation mechanism which when combined with the data from traditional surveys is potentially a useful component of an activity-travel simulator. Using the model, aggregate patterns of users’ weekly activities are extracted from the data. The model is extended to also find user-specific activity patterns. We extend the model to account for missing activities (a major limitation of social media data) and demonstrate how information from activity-based diaries can be complemented with longitudinal geo-location information. This work provides foundational tools that can be used when geo-location data is available to predict disaggregate activity patterns.     

一种民航旅客社会网络关系分类算法

针对民航领域对旅客关系分类的需求，以旅客社会网络为背景，在当前存在的社会网络关系分类算法的基础之上，结合民航社会网络数据特征，提出了一种基于网络的关系类型迭代修正分类模型，设计了一个适用于民航领域的两阶段旅客关系分类算法．通过在真实的民航旅客社会网络数据集上进行的对比实验，验证了算法的有效性．     

基于遗传-径向基函数神经网络的公路隧道围岩定级方法

围岩分级准确与否直接关系到隧道的施工安全和工程造价。针对现阶段围岩分级方法存在的主要问题,结合宁绩高速公路隧道群施工期围岩定级实践,以国标BQ分级为基准,在大量现场测试和室内试验的基础上,引入径向基函数神经网络,并以分级结果作为遗传-径向基函数神经网络的训练样本,建立了隧道围岩分级的遗传-径向基函数神经网络模型。应用实例表明,该模型分级结果与现场勘测基本一致,为隧道围岩分级提供了一种新方法。     

乘员分类系统研究综述

本文简叙乘员分类系统的提出和划分,详细介绍基于视觉信息、质量检测、体压分布测量和电场感应技术等4种实现方法,进一步讨论4种实现方法的技术发展,并比较了它们的优缺点。     

张承高速公路施工场地生态恢复条件评价

在对张承高速公路施工现场生态环境现状进行调研的基础上,提出了项目区的生态环境等级。阐明了土壤类型,适宜生长的植物;对水土流失现状进行了分析、评价,提出了水土流失防治标准;评定出项目所在地的各项生态环境指标均处于三级水平,已达危险边缘,必须采取强有力的治理措施,在高速公路建设过程中,尽快恢复较好的生态环境。     

基于Fisher判别准则的公路隧道围岩分级评价

该文借鉴Fisher判别理论,建立公路隧道围岩评价模型,以期取得较好的效果。该项研究借助Fisher判别明显的统计优势,综合国内外大量岩体围岩分级指标资料及工程实际,建立了公路隧道围岩识别的Fisher判别分析模型,选用隧道洞室围岩岩石单轴饱和抗压强度σc、节理平均间距d、岩石质量指标RQD、地下水情况W等方面的综合指标作为围岩类别判定的评价因子,以21组公路隧道围岩实测样本数据进行学习训练和检验,并建立了相应的线性判别函数对13组待判隧道围岩类别情况进行了预测,判别结果与实际一致。研究结果表明,FDA模型回判估计误判率为0,交叉确认估计误判率为4.8%,判别性能稳健可靠,对现有评价公路隧道围岩分级方法进行了有效的验证和补充。