简介:为提高城市轨道交通成网条件下客流预测与运营管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。结合实地调研数据,利用海量的市政交通“一卡通”(IC卡)数据和移动通信定位数据对北京市轨道交通乘客属性特征、时空特征、接驳特征、票价调整影响特征等进行分析,最后对客流需求高增长的北京轨道交通客流特征进行总结。结果表明:北京轨道交通工作日主要服务于中低收入的中青年通勤族,77.25%的乘客轨道交通出行时间在10~60min之间;轨道交通线路高峰客流有明显的潮汐现象,受职住分离现象的影响,客流空间分布的不均衡性突出;现阶段轨道交通网络发展较为成熟,但仍有部分区域对轨道交通的需求较大;轨道交通站点接驳设施的便利性和完善性程度影响乘客对轨道站点交通方式的选择;在可接受范围内,票价调整对客流的影响在短期内较明显,经过渡期后客流量呈增加趋势。
简介:结合广梧高速公路石牙山隧道及茶岭顶隧道的探测,就可控源音频大地电磁测深(CSAMT)方法对隧道区域断层构造的探测问题进行了分析、研究。说明CSAMT法可用于探测断层产状的发育情况,为分析工程地质问题提供基础性资料,并且可以很好地指导钻探工作的布置。
简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。
简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。