基于小波神经网络的定制公交目标乘客出行意愿预测

面对人们日益多样化的出行需求,越来越多的定制化公共交通出现在了人们生活中。在规划一种意为目标乘客提供定制化出行服务的新型公共交通方式之前,需要对目标乘客对其的出行意愿进行准确预测。基于出行意愿的影响因素的复杂性,本文提出了一种基于小波神经网络的预测方法。首先,根据目标乘客出行意愿调查进行出行意愿的影响因素分析,然后对神经网络模型进行构建,最后运用MATLAB对预测进行了实现、验证。为了改善网络的训练效果,本文采用自适应的方法对网络学习速率和隐含层节点数进行确定。结果表明,小波神经网络对于预测定制公交目标乘客出行意愿具有较好的适用性,且比传统的BP神经网络有着更好的预测精度。     

基于修正Iwan模型的铁路基床动力湿化特性研究

不断增加的列车动荷载与排水不畅是导致重载铁路基床产生不均匀沉降的主要原因之一,正确认识其变形规律对提高重载铁路长期服役性能有至关重要的作用。在包神铁路瓷窑湾站病害段基床部位取土样,基于单线法对土样进行动荷载作用下的湿化试验。试验确定了湿化作用下土体累积塑性应变方程及软化指数关系,同时分析了浸水作用对滞回曲线的影响。基于试验结果,提出土体动力湿化作用下的修正Iwan模型,并通过试验验证了模型在动应力增加情况下有较好的适应性。研究结果有助于预测重载列车动力荷载作用下基床土体变形,并对评价既有线路开行大轴重列车的适应性提供参考。