基于EOF-SSA-SVM时空模型的地表沉降预测方法

    公开(公告)号:CN114970319A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210441286.1

    申请日:2022-04-25

    摘要: 本发明提供一种基于EOF‑SSA‑SVM时空模型的地表沉降预测方法:将各监测点的地表沉降时间序列构成沉降时空矩阵;利用经验正交函数将沉降时空矩阵分解为空间模态和历史时间序列,并筛选出地表沉降的主要沉降特征;将筛选后的历史时间序列分为训练集和测试集;结合训练集数据,采用麻雀搜索算法对支持向量机预测模型的惩罚参数和核函数参数进行优化,获得优化后的支持向量机预测模型;优化后的支持向量机预测模型根据测试集数据进行预测,获得预测时间序列;运用经验正交函数将筛选后的空间模态和预测时间序列进行重构和反算,获得最终的地表沉降预测结果。本发明充分考虑时间和空间序列之间的联系,预测结果具有较高的准确性和可靠性。

    基于EMD-CASSA-ELM的地表沉降预测方法

    公开(公告)号:CN115018157A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210634369.2

    申请日:2022-06-06

    摘要: 本发明提供了一种基于EMD‑CASSA‑ELM的地表沉降预测方法:步骤S1:对初始沉降序列进行数据预处理;步骤S2:采用经验模态分解将处理之后的初始沉降序列分解为趋势向量和波动向量,并将趋势向量和波动向量划分为训练集和测试集;步骤S3:结合训练集中的趋势向量和波动向量,利用混沌自适应麻雀搜索算法对极限学习机中的权值和阈值进行寻优,构建CASSA‑ELM预测模型;步骤S4:利用CASSA‑ELM预测模型对测试集中的趋势向量和波动向量逐一预测,并将预测结果叠加重构,得到预测的地表沉降量。与现有的预测方法相比,本发明的方法对于地表沉降预测的精度和速度都有提高,有较高的预测精度和泛化能力,能为盾构隧道施工中的安全监测和预测分析提供有效指导。

    一种基坑锚索切割机
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112663611A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202011559638.0

    申请日:2020-12-25

    IPC分类号: E02D9/00 E02D5/76

    摘要: 本发明属于基坑锚索施工技术领域,尤其涉及基坑二次处理时的一种基坑锚索切割机。包括:行走装置,底盘,平衡支撑装置,液压油箱,液压油泵,伸缩装置,固定切割装置,微型摄像头及电子显示屏。固定切割装置设置在伸缩装置的一端,伸缩装置的下方固定有一微型摄像头,伸缩装置与底盘通过l型悬臂钢构件连接,l型悬臂钢构件固定在底盘左侧,底盘四周均设有平衡支撑装置,底盘底部设有行走装置,液压油箱,液压油泵,电子显示屏均设置在底盘上部。本发明采用特有的伸缩与切割装置能够直接进入空间有限的狭小工作面进行锚索切割,避免了大范围的工作平台施工,特别在已有基坑的二次处理环境下,提高了工作效率,避免了基坑土体条件的过分扰动。

    一种基于BIM的公路工程快速造价方法

    公开(公告)号:CN111859522A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010800339.5

    申请日:2020-08-11

    IPC分类号: G06F30/13 G06Q40/06

    摘要: 本发明公开了一种基于BIM的公路工程快速造价方法,在基于BIM统一编码规则下,建立较全面的公路施工工艺流程库(Construction Technology Process Database,CTPD)与工序组价库(Set the Price of Process Database,SPPD),赋予BIM构件与之对应的工艺属性及组价属性,实现快速精准的造价,提高造价速度及效率。建立CTPD和SPPD后,基于BIM平台自动识别或人工建立基础标准化模型,基于模型的几何信息,通过添加非几何信息和设置符合工程量计算规则的算法,实现分项工程量的计算;再通过CTPD智能识别选取该分项工程施工工艺的工序组合;基于选取的工序组合在SPPD中读取组价块,实现从“模型思维”到“数据思维”的转变。

    一种隧道减震阻尼器及隧道减振结构

    公开(公告)号:CN217107028U

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202220906897.4

    申请日:2022-04-19

    IPC分类号: E21D11/00 E21D11/10

    摘要: 本实用新型提供了一种隧道减震阻尼器及隧道减振结构,所述隧道减振阻尼器包括阻尼板,所述阻尼板设置为带有孔洞的圆形钢板结构;通过将阻尼板设置为内部开孔的结构,克服了轴向和切向应力同时吸收外部传递过来的能量,很好地避免隧道结构的损坏和振动荷载作用下的机械位移,使得隧道结构在原来方向能重新复位,以保证隧道结构能够适应大的变形以快速恢复原状,保持正常工作能力。所述隧道减震结构,包括如上述所述的隧道减震阻尼器,隧道减震阻尼器设置于隧道初次衬砌结构与隧道二次衬砌结构之间所形成的空间内;第一连接板通过第一锚固件与隧道初次衬砌结构连接并延伸至隧道围岩内;第二连接板通过第二锚固件与隧道二次衬砌结构连接。

    一种基坑锚索切割机
    7.
    实用新型

    公开(公告)号:CN214657024U

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202023176865.3

    申请日:2020-12-25

    IPC分类号: E02D9/00 E02D5/76

    摘要: 本实用新型属于基坑锚索施工技术领域,尤其涉及基坑二次处理时的一种基坑锚索切割机。包括:行走装置,底盘,平衡支撑装置,液压油箱,液压油泵,伸缩装置,固定切割装置,微型摄像头及电子显示屏。固定切割装置设置在伸缩装置的一端,伸缩装置的下方固定有一微型摄像头,伸缩装置与底盘通过l型悬臂钢构件连接,l型悬臂钢构件固定在底盘左侧,底盘四周均设有平衡支撑装置,底盘底部设有行走装置,液压油箱,液压油泵,电子显示屏均设置在底盘上部。本实用新型采用特有的伸缩与切割装置能够直接进入空间有限的狭小工作面进行锚索切割,避免了大范围的工作平台施工,特别在已有基坑的二次处理环境下,提高了工作效率,避免了基坑土体条件的过分扰动。

    一种道路限速值评估的计算方法

    公开(公告)号:CN112926137B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202110278591.9

    申请日:2021-03-16

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: G06F30/15 G06F30/18

    摘要: 本发明公开了一种道路限速值评估的计算方法,具体适用于高速公路、公路、城市道路的限速值评估。本发明包括线形指标影响模块、路侧干扰模块、限制车速模块、车辆性能模块、驾驶员行为模块、整合计算模块。本发明的计算方法结合道路线形指标、路侧干扰因素、限制速度因素、车辆的性能以及驾驶员行为等因素,建立了人‑环境‑车速三者之间的数学计算方法,只需将计算参数输入计算机,即可模拟驾驶员在道路上行驶速度变化的情况,得到道路的运行速度结果。本发明的计算方法为现有道路限速值的评估提供理论依据,计算方法原理简单明确,科学高效,能够有效调整和优化道路限速值,提升城市交通运行效率,提高道路限速值评估工作的效率和准确性。

    一种道路限速值评估的计算方法

    公开(公告)号:CN112926137A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110278591.9

    申请日:2021-03-16

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: G06F30/15 G06F30/18

    摘要: 本发明公开了一种道路限速值评估的计算方法,具体适用于高速公路、公路、城市道路的限速值评估。本发明包括线形指标影响模块、路侧干扰模块、限制车速模块、车辆性能模块、驾驶员行为模块、整合计算模块。本发明的计算方法结合道路线形指标、路侧干扰因素、限制速度因素、车辆的性能以及驾驶员行为等因素,建立了人‑环境‑车速三者之间的数学计算方法,只需将计算参数输入计算机,即可模拟驾驶员在道路上行驶速度变化的情况,得到道路的运行速度结果。本发明的计算方法为现有道路限速值的评估提供理论依据,计算方法原理简单明确,科学高效,能够有效调整和优化道路限速值,提升城市交通运行效率,提高道路限速值评估工作的效率和准确性。

    基于SARIMA-NAR组合模型的道路月度交通量预测方法

    公开(公告)号:CN113516845A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110457415.1

    申请日:2021-04-27

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于SARIMA‑NAR组合模型的道路月度交通量预测方法,首先收集历年的月度交通量数据,建立道路月度交通量时间序列;然后将月度交通量时间序列运用SARIMA模型进行线性预测,得到线性结果;由SARIMA模型所得线性结果和原始序列计算残差,提取残差序列;后利用残差序列构建NAR模型,进行非线性预测,获取非线性结果;再叠加线性结果和非线性结果,获得最终月度交通量的预测结果;最后,通过平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)多个指标对组合模型预测结果进行评价,预测结果具有较高的有效性和可靠度,预测过程也更加便捷、高效。