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浙江杭绍台高速公路特长隧道通风与排烟系统设计与实践
被引量：
4
1
作者
谢文红
叶盛
+1 位作者
李成
郑国平
《交通节能与环保》
2022年第1期145-150,155,共7页
通风系统是维系公路特长隧道正常服务的重要机电设施,通常设备规模和安装功率庞大,但实际建成通车后却出现较高的闲置率。为了降低通风系统规模、运营能耗和闲置率,合理的通风模式至关重要。以浙江杭绍台高速公路三座长度超过5 km的特...
通风系统是维系公路特长隧道正常服务的重要机电设施,通常设备规模和安装功率庞大,但实际建成通车后却出现较高的闲置率。为了降低通风系统规模、运营能耗和闲置率,合理的通风模式至关重要。以浙江杭绍台高速公路三座长度超过5 km的特长隧道通风系统设计为例,介绍了通风系统设计的理念。其中陈家山隧道和镜岭隧道采用了互补式通风方案,并设置小断面竖井以满足排烟长度的要求;大盘山隧道采用传统双竖井送排式通风模式,对比分析了两种不同的通风设备的设置策略,推荐首先设定隧道内的设计风速不大于交通活塞风速,进一步确定竖井尺寸和通风设备规模。上述设计理念有效降低了杭绍台高速公路特长隧道通风系统设施的安装功率,为减少今后运营期间的设备闲置打下基础。
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关键词
高速公路
特长隧道
通风系统
互补式
竖井
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职称材料
基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测
2
作者
黄欣
谢文红
+2 位作者
陈耀鹏
李翔
张素磊
《青岛理工大学学报》
CAS
2024年第1期118-125,共8页
为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通...
为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通量预测模型。选取胶州湾海底隧道市南-黄岛交通运行数据,通过AGRU-Trans融合模型与3种基准模型对比发现,LSTM,Transformer,GRU模型的平均绝对误差(MAE)相比AGRU-Trans分别大了31.48%,67.54%,20.57%;均方根误差(RMSE)分别增长了35.63%,38.45%,32.02%。结果表明:AGRU-Trans融合模型的预测结果与真实数据贴合性最好,预测精度均高于基准模型,因此,基于此方法可为胶州湾海底隧道管理部门对车辆进行精细化诱导及管控提供理论参考。
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关键词
海底隧道
交通量预测
AGRU-Trans融合模型
循环神经网络
Transformer模型
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职称材料
题名
浙江杭绍台高速公路特长隧道通风与排烟系统设计与实践
被引量：
4
1
作者
谢文红
叶盛
李成
郑国平
机构
台州市杭绍台高速公路有限公司
杭州新奥土木工程技术
有限公司
出处
《交通节能与环保》
2022年第1期145-150,155,共7页
基金
浙江省交通运输厅科技计划项目(2021068)。
文摘
通风系统是维系公路特长隧道正常服务的重要机电设施,通常设备规模和安装功率庞大,但实际建成通车后却出现较高的闲置率。为了降低通风系统规模、运营能耗和闲置率,合理的通风模式至关重要。以浙江杭绍台高速公路三座长度超过5 km的特长隧道通风系统设计为例,介绍了通风系统设计的理念。其中陈家山隧道和镜岭隧道采用了互补式通风方案,并设置小断面竖井以满足排烟长度的要求;大盘山隧道采用传统双竖井送排式通风模式,对比分析了两种不同的通风设备的设置策略,推荐首先设定隧道内的设计风速不大于交通活塞风速,进一步确定竖井尺寸和通风设备规模。上述设计理念有效降低了杭绍台高速公路特长隧道通风系统设施的安装功率,为减少今后运营期间的设备闲置打下基础。
关键词
高速公路
特长隧道
通风系统
互补式
竖井
Keywords
expressway
super-long tunnel
ventilation system
complementary
shaft
分类号
U452.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测
2
作者
黄欣
谢文红
陈耀鹏
李翔
张素磊
机构
青岛理工大学土木工程学院
台州市杭绍台高速公路有限公司
青岛国信建设投资
有限公司
青建集团股份
公司
出处
《青岛理工大学学报》
CAS
2024年第1期118-125,共8页
基金
浙江省交通运输厅科技计划项目(2021068)。
文摘
为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通量预测模型。选取胶州湾海底隧道市南-黄岛交通运行数据,通过AGRU-Trans融合模型与3种基准模型对比发现,LSTM,Transformer,GRU模型的平均绝对误差(MAE)相比AGRU-Trans分别大了31.48%,67.54%,20.57%;均方根误差(RMSE)分别增长了35.63%,38.45%,32.02%。结果表明:AGRU-Trans融合模型的预测结果与真实数据贴合性最好,预测精度均高于基准模型,因此,基于此方法可为胶州湾海底隧道管理部门对车辆进行精细化诱导及管控提供理论参考。
关键词
海底隧道
交通量预测
AGRU-Trans融合模型
循环神经网络
Transformer模型
Keywords
subsea tunnel
traffic volume prediction
AGRU-Trans fusion model
recurrent neural network(RNN)
Transformer model
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
浙江杭绍台高速公路特长隧道通风与排烟系统设计与实践
谢文红
叶盛
李成
郑国平
《交通节能与环保》
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测
黄欣
谢文红
陈耀鹏
李翔
张素磊
《青岛理工大学学报》
CAS
2024
0
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