高质量发展背景下高速公路改扩建工程安全管理模式与管控技术

高质量发展背景下,单一的安全管理方式和传统安全管控手段制约着高速公路改扩建工程安全管理效率与质量,改扩建工程应以新模式、新技术驱动安全管理质量变革、效率变革、动力变革。紧扣高质量发展主题,围绕建设交通强国、“平安百年品质工程”的建设目标,以中江高速公路改扩建工程为依托,探索适合大湾区城镇化互通密集型高速公路改扩建工程的安全管理模式与安全管控技术,解决交通运行和施工作业安全管理存在的交通组织难度大、安全管控任务重、通航安全管理难、气象灾害风险高等问题,推动改扩建安全管理与技术高质量发展,为后续改扩建工程提供借鉴参考。     

基于BP神经网络的小汽车纵坡路段运行碳排放率预测

随着高速公路里程规划和建设发展,公路行业节能减排目标的提出,如何实现对公路碳排放的控制和预测是研究的热点和难点问题之一。在广州增派公路设立试验路段进行现场行车试验,通过车载OBD设备获取油耗数据并换算成碳排放量。根据已有线形资料和路段划分,选取了弯坡路段平、纵线形9个相关参数作为影响因素,以碳排放率作为预测目标建立公路小客车弯坡路段行驶碳排放率多因素BP神经网络预测模型,进行了模型训练和预测性能检验。结果表明,所建立的BP神经网络模型在碳排放率预测方面具有较高的准确率,且其预测性能显著优于传统的多元线性回归模型。