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土木工程专业型研究生创新能力培养的现状与展望: 2022年; 研究生创新能力对国家发展、行业技术进步以及经济增长有着重要促进作用。从土木工程专业型研究生创新能力现状入手,分析导致这些现象的内在原因,并针对具体原因提出相应措施,包括完善创新培养模式、加强导师引导、改善科研条件、加强职业规划等。并对未来研究生创新能力培养进行展望,旨在提高研究生创新能力,并为相关创新能力培养模式提供参考。; 张学兵谢啸楠王礼刘湘晖; 关键词：土木工程专业型

谁来经营我们的城市: 2001年; 城市是市场经济的主战场经济发展与城市化建设相辅相成用市场经济的眼光看，城市不仅是阵地，也是一种资源随看历史的发展和社会的进步，城市经济已经成为现代经济的依托和本质特征、以城市为中心的经济格局的逐步形成，带动了经济的快速增长，同时也给城市建设提出了更高的要求我国西部地区城市建设远远落后于沿海省份及开放城市，经济发展缺乏城市中心的聚焦并受到了的基础设施的制约。在有限财政支持下如何有效地推进城市建设，促进西部大开发。; 何恒远王礼; 关键词：投资者

政府绩效管理中的“逆向选择”及规避对策: 20世纪90年代以来,政府绩效管理成为现代公共管理研究的前沿课题,其研究日益成为一门“显学”,然而对基于绩效管理本身缺陷或发展不成熟带来的“负效应”却认识不足、没有引起足够重视。“逆向选择”是指在信息不对称的情况下出现的...; 王礼; 关键词：政府绩效管理规避; 文献传递

基于光纤传感监测和深度学习的CRTSⅡ型板受力性能分析: 从2008年发展高速铁路至今，我国已经建成了全球最长的高速铁路网络。高铁因其安全性、平稳性、舒适性和便捷性而得到世界大多数国家的认可和广泛修建。高速铁路中无砟轨道Ⅱ(CRTSⅡ)型板因具有良好的耐久性能和较低的维修成本，...; 王礼; 关键词：高速铁路受力性能

基于CNN-LSTM混合神经网络的高速铁路地震响应预测被引量：2: 2024年; 为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设准分布式光纤光栅采集地震时轨道板、钢轨、底座板、箱梁的响应数据,在每根光纤上布置7个光栅,利用两边光栅的响应数据预测中间点的光栅响应,将采集位置、历史数据及地震波形等信息作为特征图输入.利用CNN提取特征,再将提前提取出来的特征数据以时序方式作为LSTM网络的输入数据,最后LSTM网络进行地震应变响应预测.实验结果表明,LSTM网络在3层时效果最好,CNN-LSTM方法具有较高的预测精度,根均平方误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(R_(MAE))、决定系数(R^(2))分别达到了0.3753、0.2968、0.9371.; 张学兵谢啸楠王礼吴晗; 关键词：振动台试验地震响应

神经网络预测模型在高速铁路地震响应中的性能对比被引量：2: 2023年; 为明确何种深度学习模型适用于高速铁路地震响应预测分析,该文利用振动台技术建立高速铁路无砟轨道Ⅱ型板缩尺模型,使用准分布式光纤光栅采集地震时缩尺桥梁响应,建立3种评估指标.从预测精度和稳定性等方面深入研究,对比多层前馈网络(multilayer feedforward network,BP)、长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)在地震响应中的效果.实验结果说明LSTM网络比BP、RNN网络模型具有更高的预测精度,且在不同应变范围中表现稳定.LMST模型预测结果的平均误差最小,均方根误差、平均绝对误差、决定系数分别达到了0.22582、0.1471、0.91542,可以获得最佳预测精度.; 张学兵吴晗谢啸楠王礼; 关键词：振动台试验

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王礼