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题名基于灰色动态模型的铁路客运量预测与分析
被引量：15
- 1
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作者
申耀伟
谢孝如
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司地质路基设计研究处
武汉理工大学交通学院
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出处
《中国铁路》
北大核心
2008年第6期36-38,66,共4页
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文摘
对铁路客运量实时准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的重要依据。运用灰色动态GM(1,1)模型,对武昌车站2000—2005年的客运量进行了预测,并结合实际统计数据对预测结果精度做出诊断和修正。基于此,对2006—2020年武昌车站的客运量进行了预测。结果显示,该模型直观,可操作性强,预测数据可靠,可以作为决策判断的依据。
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关键词
灰色动态模型
铁路客运量
预测与分析
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
N94
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名高铁运营隧道衬砌质量地质雷达检测技术
被引量：9
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作者
申耀伟
尤哲敏
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
中国地质大学(武汉)工程学院
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出处
《铁道建筑》
北大核心
2012年第12期57-60,共4页
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文摘
高铁运营隧道的衬砌质量检测具有时间紧、任务重、影响因素多、协同难度大等突出特点。针对高铁的特点和要求,在多条线路检测经验的基础上,系统总结了运营隧道衬砌质量的检测方法和流程,包括基础资料收集、实际测线布置、雷达天线频率和参数选取、现场测量工作、检测数据分析与判释等,给出了常见病害的特征雷达剖面和现场验证图像,对及时有效地探测和确诊隧道衬砌病害具有重要的参考意义。
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关键词
高速铁路
运营隧道
隧道衬砌质量
地质雷达
检测
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Keywords
High speed railway
Operational tunnel
Tunnel lining quality
Geological radar
Detection
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分类号
U457.2
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名基于并联灰色—线性回归组合模型的客运量预测
被引量：7
- 3
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作者
谢孝如
蒋惠园
申耀伟
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机构
武汉理工大学交通学院
中铁第四勘察设计院集团有限公司地质与路基设计研究处
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2008年第8期92-94,共3页
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文摘
对铁路客运量准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的依据,为此运用灰色模型—线性回归组合预测方法,对武昌站2008—2012年的客运量进行预测。预测结果和单一模型相比,组合预测模型考虑的影响因素较多,可操作性强,预测数据综合了内外因素影响,预测结果较为可靠,可作为决策判断的依据。
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关键词
铁路
客运量预测
灰色模型
线性回归
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分类号
O29
[理学—应用数学]
U293.13
[理学—数学]
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题名某铁路CFG桩复合地基试桩静荷载试验与分析
被引量：6
- 4
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作者
申耀伟
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
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出处
《山西建筑》
2008年第16期284-285,共2页
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文摘
通过对龙厦铁路某里程段CFG桩复合地基试桩静荷载试验,确定了该里程段的复合地基承载力特征值,对试验过程和结果进行了分析,试验结果显示,该CFG桩单桩复合地基承载力满足设计要求,为施工过程提供了科学依据和数据参考。
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关键词
CFG桩
单桩复合地基
静荷载试验
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Keywords
CFG piles,compound foundation with single piles,static loading test
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分类号
TU473.1
[建筑科学—结构工程]
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题名地质雷达在铁路隧道衬砌质量检测中的应用研究
被引量：4
- 5
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作者
申耀伟
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
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出处
《江西建材》
2017年第16期142-142,147,共2页
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文摘
隧道初衬和二衬施作的过程质量控制是隧道衬砌质量控制的重点,对铁路行车安全至关重要。可运用地质雷达对二衬厚度、二衬密实度、二衬内部钢筋及二衬背后钢拱架分布情况等进行有效探查,为病害整治提供依据。对各种异常的数据做了解释和判别,具有一定的参考价值。
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关键词
地质雷达
隧道衬砌
质量
检测
应用
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分类号
U298.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于并联灰色神经网络的基桩沉降量预测研究
被引量：4
- 6
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作者
申耀伟
王杰
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
中国地质大学
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出处
《铁道工程学报》
EI
北大核心
2009年第6期25-29,共5页
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文摘
研究目的:静荷载试验是基桩检测中最直观有效的检测方法,其试验数据的科学有效性对试验结果的分析判定至关重要。本文旨在通过并联灰色神经网络模型,探讨静荷载试验中相似地质条件下基桩沉降量的有效预测和数据修补问题,并给出计算方法。研究结论:通过对桩周围土体的灰色关联分析,确定了区域内桩周围土体的关联度;借助线性加权的方法对灰色模型和BP神经网络进行并联整合,实现对单一模型的降噪优化;运用并联灰色神经网络,对相似土层区域范围内单桩静荷载试验数据进行有效预测,并进行误差比对。结果表明:该方法可综合考虑多方因素,对试验过程中缺失数据的修复、已知沉降量的拟合、未来沉降量的预测和关联区域内基桩沉降量参考值的确定具有实用价值。
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关键词
并联灰色神经网络
静荷载试验
基桩沉降量
灰色关联分析
预测
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Keywords
parallel gray neural network
static load test
foundation pile settlement
gray correlation analysis
prediction
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分类号
U213.157
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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