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1.
山区公路桥梁高性能板式减震橡胶支座振动台试验   总被引:2,自引:0,他引:2  
为探究高性能板式减震橡胶支座对山区常见不等墩高中小跨径连续梁桥的隔震效果,对一座采用该类隔震支座隔震的、桥墩刚度不等的两跨连续梁桥简化模型进行了纵桥向振动台试验.采用多烈度多设防水准的人工波、Northridge地震波作为激励,分析各类地震下隔震模型的支座变形表现及结构关键位置响应的变化规律.试验结果表明该类支座的隔震效果可使主梁加速度相比台面减少达58%,且其翘曲滚动变形足以适应结构在9度E2地震作用下的墩梁相对位移,震后还可回复,无残余位移,可以用于此类山区公路桥的隔震.  相似文献   
2.
为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进行参数估计确定集群数,利用高斯混合模型对交通状况相似的网格进行聚类得到不同交通网格集群;利用集群内部交通网格的输入时间序列的相互影响设计多对多模型,构建Bi-LSTM模型预测不相交集群上的流量;以经典多元线性回归模型(MLRA)作为对照组进行实验验证,采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和动态时间规整(DTW)这四类评价指标对预测结果进行综合评价,验证基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测的可行性。实验结果表明:MLRA模型和Bi-LSTM模型对城市交通网格集群流量的预测值小于真实值,早高峰时段尤为明显;各交通网格集群的交通状态态势相似,集群的簇内相关性较强,两类模型均可实现较好的流量预测效果,Bi-LSTM表现更优; MLRA和Bi-LSTM预测模型的精度MAE、RMSE、MAPE分别为3.2011、4.4009、0.3187,3.0687、4.2943、0.3045,Bi-LSTM与MLRA相比,模型精度分别提高了4.14%、2.40%、4.46%,说明所构建的Bi-LSTM交通流网格集群流量预测精度高、误差低,要优于MLRA模型,表现出较好的泛化性能; MLRA和Bi-LSTM的DTW结果分别为52938.6356、54815.1055,构建的Bi-LSTM模型较MLRA模型各自工作日和节假日时间序列相似性DTW结果提高3.42%,表现出更好的鲁棒性。利用城市交通流量的特点和交通轨迹数据网格化的优点,基于Bi-LSTM模型的城市交通网格集群流量预测与MLRA交通流量预测模型相比,具有精度高、误差低的特点。同时,DTW指标方面,基于Bi-LSTM对城市交通网格集群流量模型与真实流量变化趋势一致,表现出较好的鲁棒性。  相似文献   
3.
为明确城市快速路合流区的微观速度特性,确保车辆在衔接段运行速度协调可控,使车辆安全运行。首先,基于无人机高空视频,从广域视角提取了典型多车道交织区全样本高精度车辆轨迹数据,分析车速的累积频率、分布趋势、特征百分位值等运行特性。然后,基于可有效捕捉前向历史速度数据的变化特征的LSTM模型,构建Bi-LSTM车速预测模型;考虑到人工设置训练参数对模型预测性能的影响较大、时间较长,提出基于遗传算法优化的Bi-LSTM速度预测模型(GA-BiLSTM)。最后,以R2、Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE、秩相关rs这7类评价指标,建立多指标融合的评价方案。结果表明:GA-Bi-LSTM速度预测模型表现较优,拟合指标R2、秩相关rs分别为0.904 6、0.949 5,误差指标Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE分别为0.004 1、0.447 0、0.199 7、0.446 9、0.076 5。研究成果可为城市快速路的合流区车速调控提供理论依据。  相似文献   
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