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1.
为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集,针对施工群组装备运行数据特征,开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究;
在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上,针对设备多维、连续数据生成的特点,开展基于流数据管理(stream-based date management, DSM)的技术方法探究; 通过构建多并发数据采集(forward-oriented optimal concurrency control, FOCC)系统,实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践,研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”,成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明,提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。 相似文献
2.
国内大跨径的斜拉桥的建设工程不断增多,有效的控制主梁悬臂的施工线形控制是确保斜拉桥合龙的关键,同时也是确保桥梁质量控制和建设安全的重点部分。而在施工时受多种因素的影响,进而导致线型的控制存在一定的难点。在下文中以某特大桥为实际案例,进一步探讨斜拉桥悬臂施工线型的控制,进而为后续其它类似工程提供一定的参考价值。 相似文献
3.
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赵静 《辽宁省交通高等专科学校学报》2019,21(2)
结合衢宁铁路福建段隧道内弹性支承块式无砟轨道的施工,介绍弹性支承块式无砟轨道精调、道床施工工艺、创新施工方法等,为类似工程提供借鉴。 相似文献
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9.
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
10.
如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。 相似文献