基于支持向量机的城市私人汽车保有量滚动预测

针对城市私人汽车保有量增长预测问题,在对支持向量机理论进行改进的基础上,进行滚动预测研究。在对已有的机动车保有量预测模型进行对比分析的基础上,建立了基于支持向量机的私人汽车保有量滚动预测模型,并利用北京市私家车保有量历史数据对滚动预测模型进行了实证分析。结果表明该预测模型具有较高的预测精度、符合实际需求、具有广泛的应用前景。     

基于神经网络BP算法的出租汽车保有量预测法

介绍了出租车保有量神经网络预测模型的建立.以南京市的实际数据为检测依据,论证了该模型应用于城市出租汽车保有量预测的可行性,并对该市2005～2008年的出租汽车保有量进行了预测;该预测模型与传统模型进行预测对比的结果表明,由于神经网络在处理非线性系统方面的优越性,该预测模型在交通预测方面具有较高的计算精度.     

基于多相关因素的汽车保有量预测神经网络方法

将神经网络技术用于汽车保有量预测，建立基于双BP神经网络的多相关因素汽车保有量预测模型。以呼和浩特市汽车保有量预测为例，详细介绍汽车保有量神经网络预测模型的操作过程，并证实了该方法的可行性和可靠性。     

城市PM2.5治理下机动车保有量研究

在传统 Logistic基础上分析城市机动车保有量和城市PM2.5治理相互关联情况,建立了 Logistic拓展模型来预测城市合适的机动车保有量;以北京市为例,结合近几年相关数据进行模型仿真,得到在P M2.5治理下北京市未来几年机动车保有量合适值。预测结果表明,在 P M2.5治理下,北京市机动车增长速度将有所减缓,到2021年北京市机动车将达到623.9万辆。     

基于小波神经网络的出租车保有量预测模型

为了提高出租车保有量的预测精度,利用小波神经网络逼近出租车保有量与其影响因素之间的非线性特性,并建立影响因素的预测模型,然后,将影响因素的预测值输入出租车保有量预测模型便实现了出租车保有量的预测.利用某市2000-2009年的出租车保有量及影响因素数据进行仿真预测,结果表明,相对于传统的BP神经网络,基于小波神经网络的出租车保有量预测模型具有更高的预测精度,该市2010-2012年的出租车保有量应分别达到9020、9 350、9 560 veh,才能保证平均候车时间在4 min左右.     

运用弹性系数法预测北京机动车保有量

综述了机动车保有量的预测方法,包括时间序列回归法、神经网络法、弹性系数法等,分析了不同方法的特点,给出了相关启示。结合北京经济发展趋势,运用弹性系数法对机动车保有量进行了预测。     

汽车有量与年产量的神经网络预测研究

采用神经网络建立汽车保有量与年产量时间序列的预测模型,并对我国未来几年的汽车保有量和年产量进行预测,其中包括民用汽车拥有量、私人汽车拥有量和汽车产量等,取得了较为满意的预测结果.对预测结果进行分析,指出了我国汽车保有量与产量今后发展的特点和趋势.     

汽车保有量与年产量的神经网络预测研究

采用神经网络建立汽车保有量与年产量时间序列的预测模型，并对我国未来几年的汽车保有量和年产量进行预测，其中包括民用汽车拥有量、私人汽车拥有量和汽车产量等，取得了较为满意的预测结果，对预测结果进行分析，指出了我国汽车保有量与产量今后发展的特点和趋势。     

基于向量空间理论的交通量预测研究

根据世界各地交通发展分散性很大的实际状况,通过对多种预测模型的研究,提出了交通量预测的向量空间理论.定义了该向量空间的交通范数,利用范数来优化选择空间中的向量及产生该向量的映射.给出了预测向量的非线性逼近方法.采用了交通量、交通量相对增长函数等交通物理量,将其作为预测向量的多种模式.对近10年间中国、美国和韩国等国全国机动车保有量预测相对误差平均值为3.93%.     

新开发地区机动车保有量预测研究

以现有的地区模型为基础，以规划设计的经济指标为依据对新开发地区的机动车保有量进行预测，提出各机动车分类预测，主要是小客车比较通用的预测方法。     

公安部发布2008年上半年全国机动车保有量165713347辆

全国汽车、摩托车保有量(截止2008年6月底)机动车保持快速增长,汽车和摩托车是机动车的主要构成部分。全国机动车保有量为165713347辆,与2007年底相比,增加5935758辆,增长3.72%。汽车保有量为61221750辆,与2007年底相比,增加了     

中国清洁汽车行动的成就与展望

1中国清洁汽车行动的重要意义 近年来，我国汽车工业得到了快速发展。2004年我国汽车年产量达到507．4万辆，已成为世界第四大汽车生产国和第三大消费国。2004年我国汽车保有量已达到2742万辆，比2003年增长了13％。私人汽车保有量占总保有量的比例已从“九五”末不到40％提高到近60％。摩托车产量和保有量分别达1700万辆和7900万辆。农用运输车产量和保有量分别达200万辆和2500万辆。据有关预测，到2020年我国汽车总需求量将接近2000万辆，总保有量有可能突破1．5亿辆。随着机动车保有量的激增，我国机动车尾气污染问题更显严重，国家环保中心预测，到2010年我国汽车尾气排放量将可能占空气总污染源的64％。     

道路交通伤害与机动车保有量变化的相关性分析

重点研究了经济高速增长期道路交通伤害与机动车保有量之间的关系。通过对中国、美国、日本3个国家各自的经济高速增长期的机动车保有量和道路交通事故死亡人数的全面统计,并且采用双变量相关分析法对两者的变化进行分析,得出了机动车保有量的快速增长与道路交通伤害之间具有显著线性相关性的结论。     

基于集对分析理论的路基沉降组合预测模型研究

为实现不确定性因素影响下的路基沉降预测,该文基于集对分析理论和统计决策思想构建路基沉降组合预测模型。该模型首先选定单项预测模型,并根据单项预测模型的预测结果将预测值和实测值构建为集对;然后应用正态分布理论确定集对关系划分标准,基于联系数确定组合权重系数,实现预测信息的优性组合;最后通过预测误差评价提出组合预测模型,并通过某路基沉降数据验证了该组合预测模型应用于路基沉降的有效性。     

浅析我国汽车救援的网络建设

随着我国社会主义和谐社会建设的发展，汽车保有量呈现出越来越高的增长势头。据公安部交管局的最新统计数据，截至2008年6月底，全国机动车保有量约为16571万辆。其中汽车约6122万辆，与2007年相比增加约425万辆，增长7．47％。在全国汽车保有量中，私人机动车增长迅速，全国私人机动车保有量高达12566万辆，占机动车总量的75．83％，其中私人汽车3885万辆，占汽车保有量的63．46％。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。     

基于预测有效度的组合模型在交通量预测中的应用

在已有交通量预测模型的基础上,建立了基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解出各单一预测模型的最优权重系数。通过实测数据的验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型更高的精度,组合方法为交通量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。     

高填方路基的沉降变化规律及其预测方法研究

通过对高填方路基沉降变化的分析与研究,总结出其沉降变化的发展规律,建立了泊松曲线和龚帕斯曲线组合而成的模糊自适应变权重组合预测模型。通过运用该组合预测模型预测实体工程的沉降变化,证实了该方法比单一预测模型具有更高的预测精度与更佳的适用性。     

基于深度学习的盾构竖向姿态组合预测

为解决盾构竖向姿态的精确预测问题,提出一种基于长短期记忆(longshorttermmemory,LSTM)神经网络-支持向量回归(supportvectorregression,SVR)的深度学习组合预测模型。在对采集到的竖向姿态数据进行相应的数据预处理的基础上,分别构建LSTM、SVR竖向姿态预测模型,并基于最优组合赋权的方式对二者的预测结果进行赋权,以得到LSTM-SVR盾构竖向姿态组合预测模型。为验证所构建的LSTM-SVR组合深度学习预测模型的可靠性,依托昆明地铁项目,将预测结果与LSTM、SVR、BP(back propagation)模型的预测结果进行对比。结果表明:所构建的LSTM-SVR组合深度学习预测模型具有较高的预测精度。     

车坛传真

正截至2017年底全国机动车保有量达3.10亿辆汽车保有量达2.17亿辆随着我国经济社会持续快速发展,机动车保有量继续保持快速增长态势。截至2017年底,全国机动车保有量达3.10亿辆。2017年在公安交通管理部门新注册登记的机动车3?352万辆,其中新注册登记汽车2?813万辆,均创历史新高。汽车保有量达2.17亿辆,7个城市汽车保有量超过300万辆。新能源汽车保有量达153万辆,107个城市已启用新能源汽车专用号牌。西部地区机动车保