轨道沉降组合模型研究与分析

地铁轨道结构变形是影响地铁安全运营的重要因素,尤其是在沉降变形方面,因此针对地铁轨道沉降的变形监测,同时根据监测结果对轨道的沉降变形趋势进行准确判断具有重要意义。本文以某市地铁2号线轨道监测数据为例,发挥小波分析与极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)模型在数据处理、数据预测中的优势,将粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法用于ELM模型参数优化中,构建基于小波去噪的PSO-ELM组合预测模型,实现地铁轨道的沉降变形预测研究。通过小波分析进行监测数据去噪,解决了监测数据不稳定带来的预测结果的干扰问题;通过构建PSO-ELM组合预测模型,解决了模型参数选取随机性带来的预测精度受限问题。将本文提出的小波去噪PSO-ELM模型与单一ELM模型、小波去噪ELM模型沉降预测结果进行对比分析,结果表明本文提出组合预测模型预测精度最高,同时预测误差不会随预测期数的增加产生明显变化,具有较高的稳健性与适应性。

基于无人机技术的交通路标图像的识别方法研究

针对传统道路养护需要人工巡查的弊端,文中提出利用无人机技术,将其获取的图像作为道路标线识别与检测的一种技术手段。通过对路面颜色和梯度变化特征的分析,将图像中的路面区域划分出来,并精准识别出这些区域内的连续部分。结合Faster R-CNN算法与连通区域的颜色面积特征,剔除非标线区域。识别并保留了所有标线区域,实现公路标线的自动识别和准确提取。通过实验验证了本文提出方法具有较高的适应性和灵活性,即使在复杂的公路环境下也能保持高准确率。In response to the drawbacks of traditional road maintenance that requires manual inspection, this article proposes using drone technology to obtain images as a technical means for road marking recognition and detection. By analyzing the characteristics of road color and gradient changes, the road areas in the image are divided and the continuous parts within these areas are accurately identified. By combining the Faster R-CNN algorithm with the color area features of connected regions, non-marking areas are removed. Identified and retained all marked areas, achieving automatic recognition and accurate extraction of highway markings. The proposed method has been experimentally verified to have high adaptability and flexibility and can maintain high accuracy even in complex highway environments.

浅析高压输电线路的日常维护

随着我国经济的高速发展，各个行业乃至人们的日常生活对于电能的依赖性会越来越大。因此确保电力输送的稳定具有十分重要的意义。当前高压输电线路在电力输送当中发挥着十分重要的作用，其工作性能的高低对于整个电网的电力供应都有直接的影响。因此要做好高压输电线路的维护工作，从而保证高压输电线路能够稳定工作，最终保证电力供应的稳定。

110kV输电线路综合防雷措施探究

全面改善110 k V输电线路的防雷能力是保障可靠供电的重要任务。本文研究分析了雷电对110k V输电线路的危害,并根据110k V输电线路的实际应用特点提出了综合防雷措施,以期对全面改善110 k V输电线路的防雷能力能够有所借鉴。