基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

砂与淤泥互层地基中基坑边坡变形特征

以海口市某砂与淤泥互层地基深基坑工程为背景,通过对其施工期间动态监测数据的分析,总结了该深基坑工程的支护结构变形、周边地表沉降变形及水位变化等特征.分析结果表明:支护结构变形主要发生在基坑开挖阶段,最大水平位移位于长边中心处;基坑开挖的影响范围主要集中于0~2 H处(H为基坑开挖深度),最大可延伸至距基坑边缘约为3 H处,产生最大沉降量位置约为支护结构后0.7~0.9 H处;基坑开挖引起的周边水位变化较小,10月份水位变化波动较大,11月后水位比较稳定.     

便携式分光光度法快速测定水中铅方法研究

对3种便携式分光光度计快速测定水中铅的方法进行了优化和比对研究.通过研究各仪器性能指标以及测定实际水质样品,对不同便携式分光光度计的优势进行了比较,为突发性环境污染事故应急监测选择合适的监测仪器提供了技术参考.结果表明:JH916检测仪快速测定水中铅的方法检出限(0.003 mg/L)低于ZZW-Ⅱ测试仪和PORS-15V光谱仪的方法检出限(分别为0.2 mg/L和0.4 mg/L),在突发性环境污染事故应急监测中,JH916检测仪具有相对较高的灵敏度.JH916检测仪和PORS-15V光谱仪快速测定水中铅的方法精密度相近,其测试结果相对标准偏差(RSD)均未超过7.5%,ZZW-Ⅱ测试仪的方法精密度稍差,其相对标准偏差(RSD)最大值为20%.3种便携式分光光度计测定实际样品时,加标回收率分别为84%~115%(ZZW-Ⅱ测试仪)、81%~118%(PORS-15V光谱仪)、90%~117%(JH916检测仪),表明3种便携式分光光度计均有相对较好的准确度.3种便携式分光光度计与实验室分析方法相比,测试结果相对偏差较大,最大相对偏差分别为22%(ZZW-Ⅱ测试仪)、11%(PORS-15V光谱仪)、-26%(JH916检测仪).     

光纤传感网络在桥梁施工应力监测中的应用

随着桥梁结构施工技术发展和桥跨的不断增长,为确保其施工的质量和安全性,在桥梁建设中对其应力进行实时的监测显得尤为重要.而传统的传感器在恶劣的施工环境中成活率极低,受环境影响较大,具有精度低等缺点.在新建桥梁的应力监测中采用光纤光栅传感技术,然后在有限元模拟的基础上,监测数据与普通传感器所测数据进行比较.结果表明:光纤光栅传感器在桥梁应力监测中具有可行性,为以后桥梁的应力应变监测提供了新方法.     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于Zigbee的矿井安全监测系统设计

设计了一种基于ZigBee的矿井安全监测系统。实现了无线网络传输数据,终端节点实时采集数据信息,手持控制终端实时显示数据,手持控制终端灵活控制监控节点,遇险自动发送报警短信等功能。测试结果显示,低功耗、稳定性好、监控灵活,弥补了传统监测系统的不足。     

基于结构状态方程的结构参数和荷载识别方法

基于结构状态方程进行结构参数和荷载的共同识别。以结构参数修正因子为优化变量,由测得的结构动态响应结构和构造的系统矩阵计算相应的未知荷载。通过最小化实测结构响应与给定的修正因子下的计算结构响应间的距离来识别未知量。其中给定修正因子的系统矩阵由虚拟变形方法构造,并通过一个桁架结构的数值算例验证了该方法的有效性。     

并行电法在垃圾渗滤液污染动态监测中的应用

为了查明垃圾渗滤液浸染土壤的污染范围、程度及扩散实时动态情况,利用并行电法系统对室内渗滤液浸染模型开展测试工作。根据垂向和面上两种扩散形式,采用不同布置方式,分别得到三维反演立体电阻率值和电极电流变化曲线图。实验结果显示,三维立体成像和不同时刻电极电流变化趋势两者结合使用,可圈定渗滤液浸润垂向和面上扩散特征,具有时空控制的全面性。此项技术可为实地污染区的探测提供技术支撑。     

变电站容性设备介质损耗角的高精度测量方法

针对绝缘设备泄漏电流非常微弱且容易被噪声淹没的问题,以磁通门传感器组成差动方式来提取泄漏电流,克服了互感器角差和比差带来的误差影响。利用小波变换及自适应网络构成的数字低通滤波器,实现对泄漏电流的正交分量信号电阻性漏电流、电容性漏电流的数字滤波,有效地提取了基波相位。通过信号发生器及四象限乘法器构成的硬件正交分解器对漏电流信号分解,再配合数字滤波,较好地解决了电网频率波动带来的频谱泄漏,并抑制了栅栏效应。母线电压、泄漏电流经同一滤波网络,产生的附加相移相等,保证基波相位的稳定,提高了介损值测量的精确度。仿真及实验结果表明,该方法提高了绝缘设备在线监测的精度,为绝缘设备故障诊断提供可靠的依据。     

基于经验模式分解和BP神经网络的刀具状态监测方法

为提高刀具检测识别率,采用经验模式分解法分解不同状态刀具的切削声音信号,计算各信号分量的能量百分比,形成特征向量。利用三次样条插值方法对特征向量进行插值,插值后的特征向量保留了原始信号的所有特征成分,应用BP神经网络识别刀具的状态。实验结果表明:经验模式分解方法和BP神经网络相结合可以有效识别铣刀状态,平均识别率达86%。