上海市科学技术委员会科研基金(08201202103)
- 作品数:5 被引量:47H指数:3
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- 相关机构:同济大学更多>>
- 发文基金:上海市科学技术委员会科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:建筑科学自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>
- 基于Multi-agent的隧道变形监测系统被引量:1
- 2014年
- 研究目的:为消除传统隧道监测维护中低频率、长周期、高费用等缺点,适应隧道即时监测护养的新兴要求,本文通过对上海地铁变形预测研究,提出一种基于多智能体的隧道变形在线监测系统。研究结论:(1)在监测系统中提出一种基于分层组件结构设计的通用Agent模型,该模型包括客户感知层、智能业务层与服务效应层,并以粗细两种化度归纳描述智能体内部结构;(2)依据Agent通用模型及隧道变形监测自身特点搭建具有6层复合结构特点的隧道变形监测系统,提出基于熟人协作沟通机制,实现系统的松耦合和低负载构造;(3)利用上海地铁变形实测数据验证预测模块Agent的工作效能,实验表明该系统具有较强的自治性、合作性,并具有一定的实用价值,对隧道监测系统的搭建有一定的指导意义。
- 周奇才范思遐赵炯熊肖磊
- 关键词:智能交通监测系统多智能体隧道
- 基于多核模式的隧道沉降预测被引量:12
- 2013年
- 为提高支持向量机的预测精度,提出一种基于自适应多核学习模型的预测方法。自适应多核学习算法中采用树形筛选结构,通过生枝、剪枝操作完成核函数间的相加、相乘处理,增强了多核函数的非线性与多样性。采用网格遍历和粒子群算法对核参数、权重系数及模型参数进行寻优处理,弥补了训练样本缺少先验知识对参数赋值产生的偏差。将多核学习方法用于地铁隧道沉降预测,并与单核函数的预测数值进行对比。试验结果表明,自适应多核学习模型有效提高了预测模型的预测精度及泛化性能。
- 范思遐周奇才熊肖磊赵炯
- 关键词:隧道沉降支持向量机
- 基于粒子群与支持向量机的隧道变形预测模型被引量:17
- 2014年
- 针对粒子群算法易早熟且在算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象,提出一种自适应调整惯性权重的优化粒子群算法。该算法引入双曲线正切函数的非线性变化思想,使惯性权重随着迭代次数的增加产生自适应调整,有利于增强粒子搜索能力及收敛速度,不易陷入局部极值点。将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO+SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其鲁棒性,有助于隧道变形的工程建模。
- 范思遐周奇才熊肖磊赵炯
- 关键词:支持向量机粒子群隧道变形
- 地铁隧道形变监测系统数据通信研究被引量:1
- 2010年
- 运营地铁隧道的形变包括隧道纵轴线沿横断面的位移及隧道横断面形状的变化,当隧道形变过大时将影响地铁安全运营。本研究提供一种基于图像传感器和隧道检测装置的隧道形变检测系统。由于隧道形变监测采集的数据量很大,传输过程难免出错。通过制定通信协议和编写相应的软件程序,实现上位机与下位机的数据通信,可实现系统数据的收发、计算和存储功能,程序简洁,数据接收基本可靠,且能长期稳定运行,为上位数据处理和信息发布提供可靠的基础数据,进而为准确预测地铁隧道的运营情况提供参考。
- 周奇才江胜男费红伟
- 关键词:RS232串行通信通信协议
- 基于改进的支持向量机隧道变形预测模型被引量:18
- 2015年
- 研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法。研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳态两个工况下分别对预测模型进行验证,检测模型的预测效果,结果表明该方法具有消噪效果好、预测精度高等特点,同时该预测模型可转为工程化应用,对隧道预测模型的搭建具有指导意义。
- 周奇才范思遐赵炯熊肖磊
- 关键词:隧道变形支持向量机小波分析