人工智能技术在智能交通领域的研究与应用

随着城市化进程的加速和交通需求的增长,人工智能交通已成为一种新型的交通方式。本文主要探讨了人工智能技术在智能交通领域中的研究现状和应用情况。通过分析当前人工智能技术在智能交通领域中的应用,对交通流量预测、路况监测及交通信号优化、智能驾驶、智能交通安全等方面的影响,探讨人工智能技术在智能交通领域的潜在优势,以及未来发展趋势和挑战,为进一步推动智能交通的发展提供参考和借鉴。

基于双网双平台的智慧交通监管系统设计

近年来,电动车的大规模普及也引发了一系列交通管理问题,特别是头盔佩戴的要求以及实施程度给交通管理人员带来巨大挑战。文章提出了一种创新的非机动车智慧监管系统,采用“双网双平台”架构,实现了数据的安全交互与高效处理。该智慧监管系统集成了大数据、人工智能等现代信息技术,创新性地解决了非机动车管理难题,为城市智慧交通体系的构建提供了新思路,对降低交通事故发生率、构建智慧城市交通具有重要意义。

浅析公路高边坡施工病害分析及防治措施

当前,公路建设仍不断地进行,且不断地向山区延伸,不可避免地出现了路基高边坡开挖施工。但在公路施工过程中和通车运营后,路基高边坡部位常常出现了诸多质量病害,如山体滑坡,坡面出现裂缝,塌方、冲沟、植物枯死等,这对施工和运营都造成很大的影响。因此,预防和控制公路路基高边坡施工病害,对于确保施工安全,控制施工成本,加快施工进度,减少社会负面影响有着很大的积极意义。

预应力砼梁板裂缝原因分析及改进措施

砼因其取材广泛、价格低廉、抗压强度高,耐火性好,不易风化,养护费用低,成为桥梁结构广泛使用的材料,预应力砼梁板作为桥梁普遍采用的上部构造,使用广、数量大,但在制作过程中和使用过程中由于各方面原因出现了各种裂缝,随着时间的推移,荷载的加剧,有的裂缝进一步发展,影响到了桥梁的耐久性,有的裂缝甚至危及到桥梁的安全使用。因此预防和控制梁的裂缝,对桥梁的安全使用和增加桥梁使用寿命有着很关键的作用,本文就预应力砼梁板裂缝原因分析及改进措施做简要探讨。

BS-GEP算法在水利遥感图像分类中的应用

在地物环境状况较为复杂时传统基于统计学遥感分类算法难以得到较高的分类精度。针对这一问题,这里将基于分组策略的改进基因表达式编程算法(BS-GEP)应用到遥感图像分类问题中,避免传统的基因表达式编程算法由于种群多样性破坏引起局部收敛,解决地物状况复杂时难以得到较高分类精度的问题。实验结果表明:基于分组策略的基因表达式编程算法的分类器提取的分类规则能转为数学表达式形式并能获得较高的分类精度,与基因表达式编程算法(GEP)相比分类结果混淆程度相对较低,与最大似然法相比分类结果相对清楚,模型分类精度达到93%。

浅析隧道二衬砼质量病害及预防措施

公路隧道作为穿越山岭,缩短行车里程的构造物,对其使用功能有特别高的要求,特别是要求隧道洞体稳定、不渗水、不沉降,其外观亦相当重要,隧道建成通车后,其美观程度主要体现于洞口及二衬砼的效果,可见二衬砼作为外漏的永久构造物其质量显得尤为重要。本文就隧道二衬砼施工中常见的病害,简要地进行分析,并提出措施加以预防。

基于模糊专家系统的垃圾焚烧底灰重金属污染风险评价

垃圾焚烧处理技术可以实现城市生活垃圾减量化,但底灰中重金属的存在与迁移转化会形成持续的潜在风险。针对重金属Cu、Cr、Pb和Cr对环境的潜在风险进行分析,将模糊专家系统引入潜在生态风险指数法中。首先将重金属的富集系数作为输入,然后应用知识库和推理机制来实现重金属对环境危害快速、不确定信息的准确推理,最后对城市生活垃圾焚烧底灰中重金属对环境的潜在风险进行评价。实验结果验证,该方法能够更快速、准确地做出适当的决定,为底灰的安全处置和再利用提供理论基础。

工业大数据可视化系统实现

完整的工业大数据能效分析平台的实现,最终要以直观、清晰明了的方式呈现到企业管理人员面前,以便于企业更有效地分析和管理工业大数据的生产。文章对工业大数据采集后进行实时数据的存储,在经过数据的预处理后,再将数据保存在基于NoSQL存储技术的历史存储系统中。在Vue.js中对数据进行计算后利用ECharts可视化工具将计算结果进行可视化展示,帮助工程师对企业生产数据进行能效分析,从而发现更多与企业生产工业大数据有关的潜在的规律和趋势,进而对生产过程进行优化,提高生产效率,降低生产成本。

地下连续墙不同施工接头类型的分析与应用

地下连续墙结构具有工效高、工期短、质量可靠及经济效益好等优点,在多种施工围护结构中得到了广泛应用,随着其实践应用范围的不断扩大,其接头型式也在不断的创新变化。在不同的地质条件下,通过采取不同施工工艺和类型,而采用适合其性能和结构型式的地下连续墙接头,不但影响着连续墙的整体性、变形和防渗性能,而且也直接影响到工程的总体经济效益。