基于小波分析的交通参数组合预测方法

为了更加准确地预测交通参数的变化趋势,结合小波理论处理时变信息的优势,设计了一种在小波分析的基础上利用BP神经网络进行预测的组合预测方法。该方法采用小波理论与神经网络结合的策略,具有普适性,且比传统的基于小波分析的组合预测过程简单,为大运算量的实时应用提供了可能。利用实际数据对该方法进行了验证,并与对比算法进行了效果对比。结果表明,本文提出的方法预测效果较好,具有一定的实用性。     

基于模糊神经网络的区域交通控制效果评价

提出了基于模糊神经网络的评价方法。首先根据指标选取的原则和各交通控制指标的特点选取评价指标,在建立指标体系的基础上,采用基于神经网络的模糊综合评价方法模型对区域交通控制效果进行评价,并对模型进行了模拟验证。     

轮胎五刚特性的有限元仿真

以225/50R18半钢子午线轮胎为例,利用ABAQUS软件对其五刚特性进行仿真,仿真的边界条件设置完全参照GB/T 23663—2009。通过对轮胎五刚特性试验的有限元仿真,得到轮胎不同条件变形情况的云图及对应的刚性特性曲线,仿真结果与试验结果基本一致。该有限元仿真方法可以对轮胎的五刚特性进行提前预报。     

一种自适应指数平滑动态预测模型

针对传统指数平滑预测模型的不足,设计了一种自适应指数平滑动态预测模型。该模型实现了对时间序列数据的自适应动态预测,且保留了原方法公式简单、易实现的特点,可用于在线动态预测,具有工程实用性。利用实际数据对该预测模型进行了数据验证,并与传统指数平滑模型进行了对比。结果表明,该自适应动态预测模型的预测效果较好。     

路段平均速度组合融合算法及其应用

提出一种基于多传感器信息的路段平均速度的组合融合算法。首先,利用分批估计算法对同断面多传感器信息进行时间融合处理,得出该断面时间平均速度值;然后,利用自适应加权平均算法对这些时间平均速度值进行空间融合处理,得出该路段区间平均速度值;最后,利用实际数据,对这个组合融合算法进行了有效性验证。     

轮胎有限元仿真接地印痕边缘提取程序设计

以245/50R18半钢子午线轮胎为研究对象,基于拉格朗日线性插值理论,利用Python程序语言进行轮胎力学仿真分析结果后处理程序的开发,提取轮胎有限元仿真的接地压力和接地印痕边缘等相关分析数据,输出为花纹性能分析软件所需要的XML印痕文件,实现了轮胎力学有限元分析与轮胎花纹性能分析的数据集成。     

基于卡尔曼滤波的交通信息融合方法

基于卡尔曼滤波理论,针对交通信息采集过程中的多设备采集系统提出了两种对多种交通检测器检测信息的融合模型。基于该融合思想,建立了3种检测设备的融合模型,并利用3组检测设备的检测数据对该模型进行了验证。结果表明,这两种融合模型建立合理,可有效提高检测精度。     

基于Abaqus的湿陷性黄土地区复合桩基承载性能分析

湿陷性黄土在我国西部地区分布广泛,伴随着西部大开发战略的实施和重要基础设施的不断兴建,长短复合桩基在该地区得到广泛应用.用Abaqus分析一种长短复合桩基的承载性能.在桩基所承受的竖向载荷不变的情况下,逐步加大桩基所承受的横向载荷,得到承台的横向位移变化情况.分别改变桩长、桩径、桩距和桩-土弹性模量比等参数,进行多工况分析.最后给出Abaqus针对该问题的加速性能测试结果.