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为提高路基桩筏基础承载力与沉降特性分析的准确性,研究铁路路基桩筏基础承载力与沉降特性的分析方法。采用现场试验与模拟计算相结合的方法进行分析,试验使用了单点监测仪、液位监测仪及压力箱,同时设置远距离自动监测系统;通过基本假定,计算出桩筏的基础承载力与沉降特性,建立桩筏解析结构分析模型,分析不同荷载下桩筏基础的承载性能与沉降特性。试验结果表明:此次研究方法分析出的桩筏基础承载力与实际测量结果相差较小,相对误差可控制在100kN以内,分析出的沉降量与实际沉降量相差仅为4mm,提高了路基桩筏基础承载力与沉降特性分析的准确性。 相似文献
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为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度,
本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络
(TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征;
引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网
中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节
点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明:TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive
Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN
(Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。 相似文献
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