复杂条件下隧道支护体时效可靠性探讨

以Kelvin-Voigt黏弹性模型作为大埋深隧道支护体流变模型,推导了隧道支护体的位移时效方程;提出了支护体时效可靠性的定义,即支护体时效位移曲线(Ur(ti))与位移阀值的交点(A点)到位移收敛值间弧段长(AB)与围岩与支护体发生作用点(O点)与位移收敛点(B点)之间弧段(OB)长的比值,即就是pf=AB/OB。在此基础上,运用自编程序计算了若干工程实例。工程实例表明:支护体的破坏概率与支护体弹性模量(E2)、围岩弹性模量(E1)以及支护厚度比较敏感;随着围岩弹性模量的降低,相同支护强度的支护体破坏率越小。     

无信号人行横道交通流特性的研究

考虑到行人穿越人行横道特点和心理因素,构建人行横道处机动车和行人相互干扰行为的元胞自动机模型。模型中重新制定行人和机动车的冲突干扰规则,引入临界安全间隙和临界决策间隙概念计算行人的通过概率,根据行人过街等待时间阈值定义了行人的冒险概率。模拟结果显示,临界决策间隙、行人忍耐时间阈值和行人的临界跟随间隙对机动车与行人流量均有不同程度的影响,其中行人的临界跟随间隙对交通流影响最大。     

基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法

提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。     

Optimization model and algorithm for system operation division of labor at two-way marshaling station

Ｅａｃｈｏｆｔｈｅｔｗｏｓｈｕｎｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｏｆａｔｗｏｗａｙｍａｒｓｈａｌｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｈａｓａｎｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｒｅｃｅｉｖｉｎｇ,ｄｅｐａｒｔｉｎｇ,ａｎｄｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ.Ｔｈｅｃａｒｙａｒｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｅｌｌｅｑｕｉｐｐｅｄｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒｏｆａｒｒｉｖｉｎｇ,ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇａｎｄｄｅｐａｒｔｉｎｇ.Ｔｈｅｓｅｍａｒｓｈａｌｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｈａｖｅｌａｒｇｅｂｒｅａｋｉｎｇｓｏｒｔｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙ,ａｄ…     

基于K-均值聚类的小样本集KNN分类算法

KNN及其改进算法进行分类时,如样本集中、样本过少或各类样本的密度差异较大,都将会影响最后的分类精度。提出一种基于聚类技术的小样本集KNN分类算法。通过聚类和剪理,形成各类的样本密度接近的新的样本集,并利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。通过使用标准数据集的测试,发现该算法能够提高KNN的分类精度,取得了较满意的结果。     

考虑安全移动距离的交通流元胞自动机模型

在NaSch模型的基础上,分析车辆移动距离与车辆速度的关系,考虑驾驶的安全性,定义减速过程和位置更新规则,提出一种新的元胞自动机模型。该模型通过车辆前一步时的速度和当前速度计算车辆的移动距离。对该模型进行模拟仿真,得到车速、流量和密度数据及其相互关系,最大流量接近实测数据,显示了亚稳态、滞后效应、相分离以及同步流等更复杂的实际交通现象。仿真结果表明,车辆在行驶过程中能够相对均匀地分布在道路上,保持自由流状态,道路资源的利用率高,交通流量大,具有一定的合理性和实效性。     

一种用于计算城市公交时刻表的复合遗传算法

针对公交时刻表设计问题,考虑客流到站的拥挤特征,结合公交车辆运行和乘客到站的时间约束,建立公交时刻表的优化模型。针对模型的特点,设计有序整数编码的遗传算法,对遗传操作进行改进,采用多种方式相结合的选择操作,以及绝对值比较法的区域交叉操作。通过实例测试,在满足公交企业和乘客需求的前提下,得到最优发车车次和车辆在起点站的发车时刻,并结合均衡时刻发车的结果,表明该算法能够有效地解决城市公交时刻表的优化问题。