基于BP神经网络的小汽车纵坡路段运行碳排放率预测

随着高速公路里程规划和建设发展,公路行业节能减排目标的提出,如何实现对公路碳排放的控制和预测是研究的热点和难点问题之一。在广州增派公路设立试验路段进行现场行车试验,通过车载OBD设备获取油耗数据并换算成碳排放量。根据已有线形资料和路段划分,选取了弯坡路段平、纵线形9个相关参数作为影响因素,以碳排放率作为预测目标建立公路小客车弯坡路段行驶碳排放率多因素BP神经网络预测模型,进行了模型训练和预测性能检验。结果表明,所建立的BP神经网络模型在碳排放率预测方面具有较高的准确率,且其预测性能显著优于传统的多元线性回归模型。

隧道洞口浅埋段施工实例

隧道穿过丘陵地貌区,地形起伏较大,进洞口山体自然坡角约20°~30°,山体植被茂密。隧址区地层岩性由第四系坡残积粉质粘土、碎石土、燕山期花岗岩及其风化层组成断层破碎带、蚀变花岗,多年平均降雨量1500mm以上,本文结合工程实例介绍了隧道洞口浅埋段施工实例,并对其进行了分析,以供相关人员参考。