天府广场下穿隧道基坑开挖实测与预测分析

以成都天府广场下穿隧道基坑开挖为工程背景,通过实测数据分析了基坑开挖后地表变形、地中倾斜的规律;应用灰色法和指数平滑法两种模型进行预测,并对两种预测结果进行了比较.结果表明:基坑开挖近1个月内地表沉降增大明显,随后逐渐趋于稳定;地中位移最大值的位置可能从地表附近转为地中较深处;灰色法预测在前期精度较高,但随着时间的增加,其预测精度不如指数平滑法.     

软土路基分级加载沉降预测模型及应用

沉降量和沉降速率控制是路堤工程设计的关键性问题.由于固结理论的局限性和参数的不确定性,理论预测的精度较低,而基于现场实测资料的观测法显示出较高的精度,但是现有的大多数计算方法只能适用于一级荷载下沉降预测.在灰色理论的基础上发展了一种预测地基分级加载沉降预测的方法,结合某拓宽改造工程实例进行了沉降预测分析.     

核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究

以北京三环路的一个区间路段作为短时交通流预测的背景,利用实际检测数据将非参数回归预测模型中核函数法和最邻近法2个不同的权函数方法进行了仿真对比研究,结果表明在相同的预测精度下,最邻近法更适合时间间隔比较短的交通流预测.将传统的最邻近法加以改进,依次加入前一时刻的交通流量、当前时刻的车辆平均速度和车道平均占用率作为搜索元素.通过对仿真实验结果的研究分析得出结论:前一时刻交通流量的引入保证了预测值和真实值具有相同的切线方向,使得预测精度得到了显著提高;车辆平均速度和车道平均占用率与交通流量具有一定的对应关系,其作用和当前时刻的交通流量相似,所以不能有效的改善最邻近法的预测精度.     

工程机械大修费预测方法分析

指出了施工企业做年维修费用计划时存在的不准确问题,研究了指数平滑法和季节周期预测法的基本原理及计算方法,通过实例分析比较,指出了指数平滑法和季节周期预测法在工程机械大修费预测中应用的优缺点.结果表明,在工程机械大修费预测中选取季节周期预测法可得到较高的预测精度,能够满足施工企业做年维修费用计划时的决策需要.     

软土路基分级加载沉降预测模型及应用

沉降量和沉降速率控制是路堤工程设计的关键性问题.由于固结理论的局限性和参数的不确定性,理论预测的精度较低,而基于现场实测资料的观测法显示出较高的精度,但是现有的大多数计算方法只能适用于一级荷载下沉降预测.在灰色理论的基础上发展了一种预测地基分级加载沉降预测的方法,结合某拓宽改造工程实例进行了沉降预测分析.     

基于卡尔曼滤波理论的交通信息预测模型及其应用

为了改善交通预测值的精度,采用改进的卡尔曼滤波法进行交通信息预测,提出了其噪声协方差μ的计算方法.改进的预测法能利用实测的交通参数对未来的预测值不断进行修正, 适用于交通状况的实时分析.     

基于组合预测模型的物流园区货运量预测研究

物流园区货运量预测直接影响到物流园区未来的规模大小、功能定位、合理布局等重大问题,因此准确预测物流量具有重要意义。目前,大多数学者往往都采用单一预测方法进行预测,但由于单一预测方法假设条件及适用范围均存在一定的局限性,导致预测精度不高。提出运用弹性系数法、灰色模型法、三次指数平滑法的组合预测模型,以某物流园区进行实例计算。研究结果表明,该方法较单一预测方法误差更小、精度更高,能够更准确地预测物流量,可以作为物流量预测的有效工具。     

哈大客运专线桥梁墩台沉降观测与沉降预测

以哈大客运专线运粮河特大桥墩台沉降观测为背景.介绍了运粮河特大桥沉降观测的技术要求与观测方法.采用曲线拟合法综合分析了桥梁墩台的沉降变形趋势.运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,预测结果表明该模型精度较高.可以用于累积沉降的预测,对今后的同类工程有一定的借鉴意义.     

轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型.该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数.采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性.通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度.结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度.将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性.      

基坑变形组合预测分析及安全性评价

为提高基坑变形预测精度及合理评价基坑所处的安全状态，提出以支持向量机、极限学习机和GM(1,1)模型为单项预测模型，构建定权法、非定权法确定组合权值的组合预测模型，并利用累计变形量与变形控制值构建基坑变形的安全性评价指标，以判断基坑所处的安全状态，且采用重标极差法分析基坑安全性的发展趋势。实例分析表明： 1）组合预测较单项预测具有更高的预测精度，且能有效降低预测风险，增加预测结果的稳定性； 2）非定权组合的预测精度要略优于定权组合的预测精度，且以BP神经网络权值法的组合效果最优； 3）通过对某基坑的安全性分析，得知该基坑处于危险阶段，需采取必要的安全措施，且预测结果与安全分析结果一致，验证了预测方法和安全性评价方法2种分析方法的有效性和准确性。