检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭华[1] 李宇杰[2] 杨广武 宋伟 吴子凯 肖军利 Peng Hua;Li Yujie;Yang Guangwu;Song Wei;Wu Zikai;Xiao Juns(School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;Beijing Mass Transit Railway Operation Co.,Ltd.,Beijing 100044,China;Beijing Railway Transportation Society,Beijing 100101,China;Beijing Municipal Road and Bridge Technology Development Co.,Ltd.,Beijing 100037,China;Beijing Metro Engineering Management Co.,Ltd.,Beijing 100079,China)
机构地区:[1]北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044 [2]北京市地铁运营有限公司,北京100044 [3]北京市轨道交通学会,北京100101 [4]北京市政路桥科技发展有限公司,北京100037 [5]北京地铁工程管理有限公司,北京100079
出 处:《市政技术》2023年第11期101-110,共10页Journal of Municipal Technology
基 金:北京市科技计划课题(Z221100005222029)。
摘 要:为统计分析北京地区地铁地下车站渗漏病害,引入了车站平均渗漏点指标,并结合渗漏病害类型、渗漏病害分布场景、渗漏水病害分级和渗漏病害等级,分析了北京地区地铁地下车站发生渗漏病害的情况;提出了基于贝叶斯网络的地铁车站渗漏病害预测模型,对回龙观东大街站、西单站和中国美术馆站各渗漏点进行了预测并与实际值对比,验证了该模型的有效性。该研究成果可为类似车站渗漏病害的监测治理提供数据支撑和理论依据。In order to analyze the leakage diseases of subway underground stations in Beijing,the average leakage point index was introduced.According to the leakage disease types,leakage disease distribution scenarios,leakage disease classification and leakage disease grade,the leakage diseases were analyzed in Beijing;Based on Bayesian network,a prediction model of subway station leakage disease was proposed.Each leakage point at Huilongguan East Street Station,Xidan Station,and China Art Museum Station is predicted and compared with the actual value to verify the validity of the model.The research results can provide data support and theoretical basis for monitoring and control of similar station leakage diseases.
关 键 词:地铁 地下车站 渗漏病害 统计分析 贝叶斯网络 预测模型
分 类 号:U457.2[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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