基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。     

城市占道施工区交通流分配研究

文章阐述了占道施工区交通流分配的概念及相关措施,采用改进的LOGIT多路径概率模型作为占道施工区路网交通流分配模型,确定路网的有效出行路径及合理的交通分配量,并以广州市天河区黄埔大道占道施工为例,运用该模型对其周围路网交通流分配量进行分析,所得结果较实际地反映了交通状况,证明该模型算法是科学合理的。     

综合运输体系的短时交通流预测方法

对综合运输体系中的热点研究方向即短时交通流的几种主要预测方法:基于混沌时间序列分析、基于L-M算法的BP神经网络、组合预测等方法进行了介绍,并对其原理、优缺点和具体应用分别进行了详细分析,并指出了短时交通流预测研究的发展方向。     

基于TE-LSTM组合模型的短时交通流预测

为了提升城市道路智能交通控制和管理的合理性和有效性，从交通流时空特性角度出发，提出基于传递熵（TE）变量选择和长短时记忆（LSTM）神经网络模型的城市道路交通流预测方法。根据传递熵选取与被测对象时空因果关联性强的影响因素，将筛选所得的因素作为输入变量，建立TELSTM组合预测模型。采用自动车牌识别数据对算法进行训练和实验，并与基于随机森林（RF）、递归特征消除（RFE）、前向选择（FA）的LSTM组合预测模型对比。结果表明：TE-LSTM模型对道路交通流的预测准确度最高，交通流量预测的MAPE低于5%，在满足实际交通管理和控制的数据精度要求的同时，降低了预测模型的变量维度和复杂度，提升预测效率。     

基于小波分析与隐马尔科夫模型的短时交通流预测

鉴于当前的城市交通拥挤不堪的现状,以及现阶段道路交通流预测时间消耗过长的弊端,将小波分析引入到城市短时交通流预测过程中,结合隐马尔科夫训练,提出一种基于小波分析的隐马尔科夫训练交通流预测模型。文章以新乡市交通局公交汽车数据和出租汽车数据作为数据来源,应用小波分析和隐马尔科夫相结合的预测模型进行预测,随后将预测结果同传统的隐马尔科夫模型所预测的结果进行对比分析。实验表明,本模型预测结果精确,与真实数据更为贴近,同时有效的降低了交通流预测的时间损耗,在短时交通流预测方面更加具有优越性。     

基于PSO-LSTM算法的智能交通流量预测研究

交通流量本身具有很强的不确定性,复杂、多变,容易受到随机因素的扰动,并且规律性不明显。随着不同预测方法的引入,对短时交通流的预测也出现了许多预测模型。长短期记忆模型擅长于处理和预测时间序列中具有时间间隔和延迟相对较长特征的重要事件。粒子群算法是一种通过模拟鸟群捕食行为设计的随机优化技术。本研究引入粒子群算法优化长短期记忆模型,使用昆明市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集和测试集。本研究使用matlab软件进行上述模型的建模和预测,使用均方误差模型进行预测模型的误差分析。结果表明,引入粒子群算法优化模型后,预测误差降低60%,PSO算法优化LSTM模型能够更为准确的预测交通流量。     

混合交通流的元胞自动机建模与仿真发展研究

以混合交通流元胞自动机建模及仿真方法为出发点,对各类混合交通流模型的研究现状做了详细剖析。根据分析结果提出进一步提高微观混合交通流建模与仿真技术的启示,主要应综合考虑交通参与者交通特性的多样性,并以交通行为分析为基础进行建模;进行充分地数据调查与拟合,以进一步校正混合交通流模型,力图更为精确地再现不同交通参与者之间的互相干扰,以提高模型的适用性与仿真精度。     

基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

交通流模型初探

交通流理论是运用物理学和数学的方法来描述交通特性的一门边缘科学,目前还没有形成完整的理论体系.在交通流NaSch模型的基础上,提出了交通流元胞自动机模型,计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;另外,运用流体力学的研究方法,提出了一种新的交通流连续性假设和相对粘性假设,建立了粘性交通流的运动微分方程.     

基于视频技术的交通场景背景生成方法研究

文章通过对交通视频场景特点的分析,提出了基于视频技术的交通场景背景生成及其更新方法——背景相异像素迭代法。并通过试验及与其他多种算法进行比较,证明了该算法背景生成和更新的可行性和先进性,解决了在交通流密度比较大的情况下背景难于生成和更新的问题。     

基于电化学阻抗法的温度对管道腐蚀影响

研究管道的腐蚀行为对预防管道腐蚀,减少材料浪费和经济损失有很大的意义。文中采用电化学阻抗法,研究在不同温度下(40~65℃)某油田采出水对管线钢材质试片的腐蚀规律。试验结果表明:随着温度的升高,管线钢试片的腐蚀逐渐加剧,在60℃时对试片的腐蚀影响最大,温度继续升高,对试片的腐蚀减小。     

城市道路照明节能探讨

文章针对目前城市道路照明存在的问题,结合对城市路灯照明的能耗分析,提出了道路照明节能途径,为缓解城市道路照明与电力供应紧张的矛盾提出了解决的方案。     

关于新意法隧道设计的几点建议

在引进国外先进的隧道修建技术(新意法)时,不应生硬地照抄、照搬,而应在引进和消化吸收的基础上,结合我国的实际情况,不断改进、创新,逐步探索并形成具有中国特色的隧道设计、施工理论和先进、适用的隧道施工方法,以进一步提高我国隧道修建技术水平。文章针对新意法特点,就复杂地质条件下隧道选线、衬砌支护参数的选定及施工方案提出了具体的建议,可为新意法在我国的推广应用提供参考。     

基于微观仿真模型的立交方案研究

采用微观交通仿真模型进行立交方案运行分析,可得到行程时间、速度、延误、排队长度等定量指标,为从交通运行角度研究立交方案提供了一种方法。文章阐述了采用微观交通仿真模型的立交方案分析流程,并结合南宁市某立交方案仿真分析实例,论证了采用该仿真模型进行立交方案交通运行分析的可行性。     

基于低碳交通下的产品再设计研究

低碳产品虽然在国内兴起不久,却备受各界人士的追捧,原因在于人们从过度的"以人为本"设计中幡然醒悟,开始追求低排放,低耗能的设计与生活环境。本文将立足于低碳交通下的产品再设计研究,综合对比国内外低碳产品设计现状,指出设计中和运用中的不合理处,通过再设计方法的重建,来研究解决现存问题,并得出相应研究结论。低碳交通产品再设计是解决环境污染的重要方法和途径。     

基于低碳关键技术运用的交通基础设施建设的研究

交通行业作为耗能比较大的产业之一,建设低碳交通是我国的必然选择。将低碳关键技术与交通基础设施建设两个层面结合,以选择原则为依据,通过对交通基础设施自身的低碳化处理、增加各类交通方式的无缝衔接和有效转换来实现低碳化的需求。同时引入信息技术,构建一体化交通基础设施集成平台,实现掌握宏观交通动态趋势及微观交通信息并及时调整策略,进而构建兼具数字时代实时、高效、节能环保的低碳交通基础设施体系。     

标准化对快递企业的影响分析

本文以快递企业标准化相关理论为指导,论述了快递企业实施标准化的重要性,通过对我国快递业标准化的发展现状进行分析,针对目前快递业标准化实施过程中所存在的问题,提出我国发展快递企业标准化策略。     

大口径原油管道带压开孔方案研究

伊拉克某油田外输高压大口径原油管道项目因计划新建站场而需要开展带压开孔作业,因此,需要对带压开孔封堵方案的施工可行性进行研究.根据ASME B31.4及壳牌标准DEP 31.38.60.10,从三通在线焊接可施焊压力、三通补强计算等方面,对带压开孔施工方案的可行性进行了研究,结果表明热开孔三通补强可以满足要求,同时提出...     

基于供给侧改革的交通社会服务研究

交通运输作为保障和改善民生的重要领域,通过提供有效的运输服务满足经济社会发展和人民群众安全便捷出行的基本需求,在全面建成小康社会中发挥着基础性、先导性作用。中央提出供给侧改革,对交通服务的供给改革、保障公民的交通权实现,有着强烈的现实意义。以政府主导提供的交通社会服务为保障,与经济社会发展水平和阶段相适应。交通社会服务供给侧改革,旨在落实公民交通权,适应时代所需,优化全体公民基本出行需求的公共服务。     

影响含有凹痕管道运行寿命的因素研究

国外管道设计标准普遍采用凹痕深度对管道凹痕是否需要修复进行评估,但是,很多满足标准中凹痕深度要求的凹痕仍会发生失效。因此,国外许多研究机构对含有凹痕的管道进行了大量的试验研究。通过比较现场和试验数据,并使用计算软件对管道的压力进行分析,试图从各个方面找出影响含有凹痕的管道运行寿命的因素。文中对此进行了总结,介绍了凹痕长度、凹痕深度、凹痕肩部坡度、凹痕尖度、管道几何形状、管道材料、运行压力、焊缝、壁厚变薄对管道上凹痕疲劳行为的影响。最后得出了结论．并提出建议。