简介：摘要：介绍了成都地铁2号线2013年及2015年发生的车体外侧车门未关好指示灯异常点亮的故障现象，采用理论分析及现场实测的方法确定故障原因，提出故障处理措施，有效避免事故的再次发生，为成都地铁新建线路车辆设计及车辆运营电气故障处理提供相关经验。

简介：在国内已建成了虎门大桥、汕头海湾大桥、江阴长江大桥等多座大跨径悬索桥,在主缆索股制作及架设方面积累了一定经验,根据笔者的实践体会并结合国外发达国家在这方面的成功做法,对此提出一些看法进行讨论,供同行参考.

简介：本文首先认为向社会发行股票获得更多资金，可加快高速公路建设，提高国有资产管理运营效率，增大国有资产盈利能力，推动国有资产存量的合理流动，其次是通过B股配售给国外许多大的投资机构，既筹集了资金，又与他们建立了互相信任、合作的关系，达到了高建公路企业直接进入国际资本市场的目的，也宣传了我们公司优势和我国改革开放新形象。最后阐述了以国际规范化为标准，对公司集构进行改造、改组、从而塑造出一个高速公路上市公司的良好形象。

简介：1前言侯马北工务段担负着南同蒲、侯西、侯月等623.345km正线的养护维修任务,其中曲线445处计197.74km。南同蒲、侯西线基本处于平原地区,侯月线为典型的山区电气化铁路。我段所管辖的侯月上下行正线301.2km,曲线222条延

简介：轮轴生产活动中，车轴中心孔损伤现象非常普遍。通过对使用车轴中心孔装夹定位的状况分析，找出了造成车轴中心孔损伤的原因，提出了改造车轮车床顶镐托板结构、增加顶镐行程控制开关等改进措施，使车轴中心孔损伤现象能够从源头上得到有效控制，减轻劳动强度，提高轮轴产品质量。

简介：<正>我国施工企业自上世纪九十年代中期,开始贯彻ISO9000族标准至今已近10年,80%以上的企业先后通过了质量体系认证。近年又有部分企业通过了环境及职业健康安全标准的认证,企业的基础管理工作得到进一步规范,产品质量及相关方满意度逐年提高。但是,我们也应该看到,在绝大部分企业的贯标中,编写程序文件和执行程序文件"两张皮"的现象还十分普遍,严重地影响了

简介：阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。

简介：结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1～5].本文主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用,并与传统的BP神经网络作了对比.试验结果表明,在相同的训练样本情况下,小波神经网络的精度高于BP神经网络.为开发更为高效的路面破损自动检测系统提供新的思路.

简介：简要叙述数据挖掘的概念及几种主要的数据挖掘方法,提出一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。

简介：针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。

简介：提出一种改进BP神经网络的交通流数据融合算法,通过对融合模型以及融合算法的改进,实现融合精度及容错能力的提高,最终利用某城市主干路的交通流实测数据进行实验验证.验证结果表明,本文提出模型可以通过LSE值验证且融合精度可以达到94%以上,因此利用改进BP神经网络可以有效进行交通流参数的融合,并可以较为准确反映路段平均速度的变化,为交通流的预测与诱导提供理论支持.

简介：在含富水带山岭地区的隧道工程建设中,往往引起隧道内涌水,不但影响施工安全,还会影响到隧道建成后运营质量,必须采取超前预报和措施,保证工程质量。此文以某在建隧道6个里程段的地质构造和涌水情况为样本,通过建立BP神经网络模型,对隧道内的涌水量进行预测,并与实测涌水量进行比较。所得结果表明,最大相对误差在10%以内,平均为3.8%,符合工程要求。可为隧道施工提供采取有效措施的依据。

简介：TPDS投入大秦线运用以来,在保障铁路货车安全运输工作中发挥着重要作用。结合大秦线实际运输情况,从运用车车辆监控与处理、配属车辆专项整治和定检修程等几个方面阐述TPDS的踏面损伤报警功能及其在运输安全保障中的重要作用,结合应用过程中的实际问题,提出解决措施和建议。

简介：在铁路货车定期检修时,轮轴需要进行超声波探伤检查,及时发现轮轴自身存在的裂纹缺陷,以及在轮轴压装后存在的质量缺陷。通过对超声波探伤在轮轴检修工作中的问题分析,特别是针对出现的误判和漏判问题,提出了相应的改进措施与建议。

简介：为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。

简介：分析影响北京地铁运量的因素,选取城市轨道交通内部生产、人口因素、乘客收入因素和交通因素等作为运量预测的关键要素,应用B-P神经网络（BackPropagationANN,基于误差反向传播神经网络）模型,对未来几年内北京地铁运量进行预测分析。结果发现B-P神经网络对地铁客运量的预测较为适用,可为北京地铁运营规划提供决策参考。

简介：背越式跳高由于技术复杂,致使学生在学习中容易产生伤害事故,影响了背越式跳高技术的学习。根据背越式跳高独特的技术特点和实践经验,对背越式跳高教学中学生受伤原因及预防措施进行分析阐述。

简介：实时交通流量预测是智能交通系统的核心内容，智能交通系统中多个子系统的功能实现都以其为基础。交通流具有高度非线性和不确定等特征，且与时间高度相关，可以看成是时间序列预测问题。根据交通流的这些特点，提出基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型，并以某条道路为例，通过Matlab编程实现模拟仿真。仿真结果表明，小波神经网络能够比较精确、快速地对实时交通流量进行预测，网络预测值接近期望值。

简介：在实际应用中，由于温度变化经常导致传感器的实际输出失真，本文采用BP神经网络对压力传感器与温度传感器的数据进行数据融合，以消除由温度带来的测量误差，解决压力传感器的温漂问题。

简介：10月底，第十届世界轨道交通发展研究会年会／第十五届中国香港铁道学会年会在北京隆重召开。现场有一位嘉宾备受关注，因为他与参会的大多数中国人外貌特征明显不同，他就是北京吉斯马铁路设备贸易有限责任公司中国区经理皮埃尔·查甘先生，高挺的鼻梁、深陷的双眼，典型的一位老外。