基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究

近年来,随着中国基建事业的大力发展,公路桥梁数量与规模不断扩大,随之而来生成了海量监测数据,桥梁健康监测平台作为数据的持有者,在桥梁数据的有效利用方面还有很大提升空间。因此,为了提高桥梁数据的利用率,缓解平台面临的数据灾难问题,实现了一种基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台。该平台不仅拥有数据采集、传输、持久化等功能,还支持多种类、多数量的桥梁数据可视化交互与桥梁健康评估功能,而且该平台集成了基于神经网络的桥梁监测数据预测功能,实现了桥梁安全预警。预测功能将监测数据划分为三部分:观察窗口、预警窗口、预测窗口,通过机器学习算法,在预测窗口预测到异常值后,预警窗口的设置可以保证充足的时间(该平台中为24h)进行问题处理。实验验证该平台可以有效地完成桥梁状态监测与安全预警,实现桥梁安全运行。

非MDS码存储系统的通用可靠性模型

为了量化基于非最大距离可分码的分布式存储系统的可靠性,从非最大距离可分码的构造矩阵入手,提出了一种求解采用非最大距离可分码编码的数据对象在丢失若干块后数据对象的可修复概率算法。该算法穷举丢失若干块的所有可能组合,并在生成矩阵中判断每种组合相对应的矩阵是否可逆以计算可恢复的概率。随后采用马尔可夫理论,针对此类系统建立较为通用的度量存储系统可靠性的理论模型。该模型能够量化非最大距离可分码容错配置、存储规模、修复带宽、单节点可靠性、单节点容量对存储系统可靠性的影响。最后采用数值分析的方法,以局部修复码为例验证了模型的正确性,比较了不同因素对存储系统可靠性的影响。本模型为采用非最大距离可分码的存储系统的设计和实现提供了理论基础。

北京市“三供一业”供水接收工作实践浅析

"三供一业"是对国有企业职工家属区供电、供水、供热(供气)以及物业管理分离移交工作的统称,"三供一业"分离移交是深化国有企业改革的一项重要内容。本文介绍了北京市"三供一业"供水接收工作的主要做法、经验及对后期工作的建议。