【摘 要】
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隧道的安全施工一直以来是隧道工程研究的重点,随着新奥法施工的广泛应用,隧道施工信息化不断发展。基于这个概念,本文通过Java Web技术,结合SVM支持向量机模型,设计开发了隧道围岩位移预测预警的B/S信息系统,为施工相关人员提供了一个具有围岩信息查看、录入、分析、处理、反馈的平台,并依据录入的施工过程中采集的围岩位移信息,提供围岩位移预测和预警的功能,以此指导施工方案和支护条件的修正,反映出隧道
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隧道的安全施工一直以来是隧道工程研究的重点,随着新奥法施工的广泛应用,隧道施工信息化不断发展。基于这个概念,本文通过Java Web技术,结合SVM支持向量机模型,设计开发了隧道围岩位移预测预警的B/S信息系统,为施工相关人员提供了一个具有围岩信息查看、录入、分析、处理、反馈的平台,并依据录入的施工过程中采集的围岩位移信息,提供围岩位移预测和预警的功能,以此指导施工方案和支护条件的修正,反映出隧道施工的动态性和施工信息化的概念。本系统的预测模型基于SVM支持向量机,通过已有隧道围岩位移时序数据的清洗处理,对比多个训练模型结果,根据工程实际情况证明了SVM对于小样本的隧道围岩位移预测的准确性和实用性。系统基于B/S模式,采用SSM框架的三层架构,通过Vue前端框架对系统信息进行可视化展示,数据库采用My SQL,通过Matlab混合编程整合SVM预测模型。系统的开发严格遵守软件开发流程与规范,经历了需求分析,概要设计,详细设计与实现,等系统开发流程。采用了Java Web前沿技术,系统功能基本完善、界面十分友好、响应速度快、操作性良好,能够满足实际对数据信息化、监测、预警的需求。
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本文就是针对无人驾驶和自动驾驶辅助系统的,基于激光点云的道路目标检测研究,传统基于二维图像的自动辅助驾驶系统会受到光照、天气各种因素的影响,会影响辅助驾驶的安全性。为了解决二维图像存在的安全问题,提出了使用三维数据采集设备作为感知设备的方法来解决,其中最重要的部分和前提条件就是道路目标检测,其主要难点为三维空间中环境复杂,噪声点过多,使得目标被遮挡导致难以检测,且点云密度近密远疏,使得检测难度更大
常用的灰色预测模型GM （1, 1）不能全面考虑各沉降监测点间的相互影响,不足以反映大坝整体的变形规律。本文采用改进的多变量灰色预测模型,该模型可以实现对大坝中相互影响的多个沉降监测点进行整体建模和预测,采用原始数据二次累加法对多变量灰色预测模型进行改进,通过某混凝土坝实测沉降资料进行计算,模型精度较高。
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