基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于短期试验的桥梁混凝土长期徐变预测研究

结合BP-KX模型徐变思想,给出了从混凝土短期试验值推算相应素混凝土在该桥梁工作环境下长期徐变系数的方法,通过对短期试验数据的线性回归得出桥梁素混凝土徐变系数的BP-KX模型修正公式。回归分析结果及试验数据与各国规范预测模型比较表明,回归曲线预测理论值与实测值吻合良好。     

高校贷款额度预测方法探讨

为了确定高校的贷款控制额度,评价高校贷款风险,财政部、教育部联合开发了相关数学模型.该模型运用货币资金时间价值理论,假设高校可用于偿还贷款本息的非限定性净收入呈稳定增长的态势.这种假设与高校的实际发展情况并不一致.为了使模型更加符合实际,提出了利用回归分析方法预测未来非限定性净收入的方法,阐述了该方法的优点和具体的测算步骤,并进行了举例说明.     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.     

非高斯AR序列参数的加权最小二乘估计

加权最小二乘估计是一种兼具精度与速度的非高斯自回归序列参数估计的优秀算法.使用混合高斯自回归模型描述估计问题之后,又从最大似然估计非线性方程组出发导出了与之近似的加权最小二乘估计线性方程组,并分析了加权函数的性质,给出了具体的两步实现算法.探讨了加权函数获得与激励方差估计2个细节问题,给出了一组实例.     

桥梁技术状况预测的灰色马尔可夫链模型研究

提出将灰色马尔可夫链用于桥梁的技术状况预测中,以解决传统的回归分析模型无法考虑不确定因素对结构技术状况的影响和概率型模型对单一桥梁预测的局限性问题,提出了将灰色模型GM(1,1)与马尔可夫链有机结合起来,利用二者的优点充分考虑了桥梁技术状况的整体趋势和局部波动情况,最大限度地利用历史信息.通过对国外某桥的技术状况进行预测分析并与传统的预测方法进行对比,证实了该模型的预测精度.     

基于加权分位数回归参数估计的AR模型及其应用

提出加权分位数自回归AR(p)模型对路基边坡变形预测的新方法,给出其原理和具体算法。以重庆奉云高速公路某滑坡段为例验证了该方法的有效性,并与其他模型作对比分析。结果表明：新方法的预测效果优于最小二乘参数估计的AR(p)模型、非加权分位数估值的AR(p)模型、ARIMA及EMD-ARIMA模型。     

短时交通流组合预测模型研究

短时交通流预测是目前智能交通领域的研究热点,文中从实际应用的角度出发,提出了用于流量和速度预测的组合预测模型.该模型包含傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型三个子模型.详细介绍了组合预测模型的预测机理、模型细节以及用以实现模型实时更新的迭代回归算法.该模型被实际应用到北京市道路预测预报系统中,实际预测误差不超过15%.     

旧桥加固方案优选原理及程序开发

针对影响加固方案选择的因素具有模糊性这一特征,提出了在确定桥梁加固方案时采用系统模糊综合优选方法进行方案优选;文中详细介绍了该方法的应用模型与步骤,并用c++进行可视化程序编制,结合具体实例验证分析.结果表明,这一方法简单具有实效,可供参考.     

面向热轴故障的高速列车轴温阈值预测模型

针对现有基于车轴温度固定阈值的故障检测系统适应性差且误报率、漏报率高的问题, 综合考虑列车速度、环境温度与运行工况等因素对轴温的影响以及各因素之间的关系, 建立了高速列车轴温动态阈值预测模型; 考虑高速列车在不同运行工况下轴温变化的差异特征, 将列车运行状态分为加速、匀速和减速3个阶段, 并针对每个阶段运用皮尔逊相关系数法分析列车速度、环境温度、荷载等原始监测数据以及各阶段运行时间、初始轴温等衍生数据与轴温的相关程度; 提取与轴温变化密切相关的因素, 基于多元回归分析方法, 针对列车的3个运行阶段, 分别建立基于原始监测数据的轴温动态阈值预测模型和基于原始监测数据与衍生数据的改进轴温动态阈值预测模型, 并采用F检验方法对模型的有效性进行检验, 基于中国高速列车实测轴温数据对模型的正确性进行了验证。研究结果表明: 列车在加速、匀速与减速3个阶段中, 轴温真实值与改进轴温动态阈值预测模型预测值的平均相对误差分别为2.0%、4.1%和3.3%;相对于基于原始监测数据的轴温动态阈值预测模型, 3个阶段中改进轴温动态阈值预测模型的预测精确度分别提高了79.8%、64.3%和65.6%;改进预测模型的决定系数大于0.99, 显著性概率小于0.05, 表明模型有效。      

船舶碰撞概率的广义线性预测模型研究

根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型,并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比,得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。     

基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析

基于北京市私家电动汽车网联数据，按照充电行为类型提取车辆行程，并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析；基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别，结果表明，电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为；最后，基于显著影响因素建立模型，对私家电动汽车快速充电行为进行预测，预测结果表明，预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为，提高充电效率.     

基于网联数据的电动车快速充电影响因素分析

基于北京市私家电动汽车网联数据，按照充电行为类型提取车辆行程，并对行程中影响快速充电行为的潜在因素进行细致分析；基于Logistic回归模型进行显著性影响因素识别，结果表明，电动汽车续航里程、出行距离、出行时间等因素显著影响电动汽车的快速充电行为；最后，基于显著影响因素建立模型，对私家电动汽车快速充电行为进行预测，预测结果表明，预测模型具有较好的预测效果和可靠度.本文研究成果将有助于优化私家电动汽车的充电行为，提高充电效率.     

人工神经网络模型的江西省物流需求预测

区域物流与区域经济息息相关。为了准确预测区域物流需求规模,运用灰色关联对决定区域物流需求的经济因素以及他们之间的相关性进行分析,建立区域物流需求预测指标体系和BP神经网络区域物流预测模型。通过实证分析,验证了预测模型的有效性,并对江西未来5年的物流需求做出了预测。     

基于改进灰色-马尔可夫链的轨道不平顺发展预测方法

轨道不平顺的发展受轨道、荷载、自然等因素的影响,它们的综合作用使轨道不平顺的发展过程呈现出趋势性和随机性特征.将灰色GM（1,1）预测理论与马尔可夫链预测理论相结合,提出一种适应轨道系统的改进灰色-马尔可夫链组合预测模型.新模型较好地处理了轨道系统内部各种不确定因素的影响,并能够充分挖掘历史数据给予的信息.应用新模型对轨道质量指数TQI进行实例计算,表明其具有很好的预测精度.     

����OLAM�ĸ��ٹ�·��ͨ����άԤ���о�

OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.     

基于低空风预测模型的救援航迹修正规划方法

针对低空救援航迹易受到侧风影响难以获得准确的航迹规划路径问题,采用数据融合方法预测低空风,修正航空器的低空规划航迹.首先,将飞行区域内的国际交换站作为观测点,通过应用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的数值气象预报释用技术,将观测点的风速、风向记录数据与预报值进行融合,建立低空风预测模型;其次,利用该模型,校正预报数据的系统误差,得出修正的风预测值;最后,结合航空器的爬升率、巡航速度等性能参数与所经航路点的风速、风向信息,依据速度矢量合成原理,修正各航路点的过点时刻.仿真实验表明,与传统的卡尔曼滤波预测方法相比,由UKF方法预测得到的风速、风向RMSE分别减少了12.88%与17.50%,对初始规划航迹的修正更为精确.      

基于灰色残差GM（1，1）模型的汽车货运量预测

针对近年来我国汽车货运量增长迅速的特点,运用灰色系统预测模型GM（1,1）对某地汽车货运量趋势进行预测,通过残差GM（1,1）模型对主模型的修正,并用后验差检验法对模型精度进行分析和检验,得到一个精确度非常高的预测模型,该模型符合汽车货运量的预测,并在实际预测应用中取得较好效果。     

基于大货车制动性能的山区高速公路坡度坡长限制研究

利用山区高速公路实地制动鼓测温试验的数据,对美国GSRS中的制动鼓温度预测模型进行修正,并以此模型为基础,推导大货车下坡时,其制动鼓温度与坡度、坡长、车重、车速的关系,进而算出坡度坡长限制,保证大货车制动鼓温度不超过其安全温度,以期降低大货车在山区高速公路制动失效的几率,为更安全的山区高速公路纵断面设计提供参考。