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交通运输能源消耗数据已经成为决策者高度关注的信息. 论文分析了中国交通运输能耗统计数据与国际统计口径的差异,认为目前中国的统计中缺少了对社会及私人汽车、摩托车、低速汽车（农用运输汽车）等的能耗数据. 建立了基于车辆使用的交通能耗测算模型,计算了相关参数. 结果表明,依国际口径修正后,2007年中国交通运输石油能耗占全部石油终端能耗的比例为60.1％（按国内统计数据为36.4％）,交通运输总能耗在全部终端能耗中的比例为12.7％（按国内统计数据为8.1％）. 同时比较了中国和其他发达国家的交通能耗水平数据,发现中国人均能耗及交通运输能耗比例虽然相对比较低,但近几年增长迅速.     

中国交通运输能源消耗水平测算与分析

交通运输能源消耗数据已经成为决策者高度关注的信息. 论文分析了中国交通运输能耗统计数据与国际统计口径的差异,认为目前中国的统计中缺少了对社会及私人汽车、摩托车、低速汽车（农用运输汽车）等的能耗数据. 建立了基于车辆使用的交通能耗测算模型,计算了相关参数. 结果表明,依国际口径修正后,2007年中国交通运输石油能耗占全部石油终端能耗的比例为60.1％（按国内统计数据为36.4％）,交通运输总能耗在全部终端能耗中的比例为12.7％（按国内统计数据为8.1％）. 同时比较了中国和其他发达国家的交通能耗水平数据,发现中国人均能耗及交通运输能耗比例虽然相对比较低,但近几年增长迅速.     

用改进的灰色模型预测2000年我国汽车保有量

本文针对灰色预测模型的缺陷，对灰色模型的建模过程及检验方法进行了改进，用线性回归来建立ＧＭ（１，１）模型，用统计方法进行模型的显著性检验；并且运用该种方法对２０００年我国汽车的保有量进行了预测。     

基于Microsoft时序算法的广东省交通运输领域能耗预测研究

通过收集历史数据,建立多个影响城市交通能耗的因素与交通运输能耗的数据库,首先用决策树算法对影响因素进行选择,然后根据给定的输入列,用Microsoft时序算法对广东省交通能耗进行短期预测。结果表明,运行的车辆数、车辆的周转量是影响能耗的两大主要因素,同时短期内交通能耗呈上升趋势,且较往年有所增强。     

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交通运输作为能源消耗性行业,尤其是一次性石油能源消耗大户备受社会各界关注。文章从交通运输能源消耗的外部成本计算、影响因素分析、统计指标与数据比较研究,以及交通运输能源消耗与社会经济互动关系、相关规划与政策研究、交通能源需求量预测等方面,综述了国内外的相关研究成果,分析了当前研究的特点和存在的不足。提出今后要在交通运输能耗基础统计数据与可比指标、不同交通运输方式能源消耗的可比因子、交通运输能源消耗影响因素及灵敏度分析等方面展开更进一步的深入研究,以期建立相关的基础数据平台和理论方法模型。     

短期货运预测模型研究

短期货运量的预测对于交通运输系统的运作与管理具有重要意义．本文将回归分析与时间序列分析相结合,提出一个带有回归项和时间序列误差项的回归-时序混合模型,用以进行短期货运量的预测．在对模型进行识别、初估计的基础上,采用极大似然方法进行参数估计,经反复拟合,并对模型进行相应检验,最后得到符合要求的拟合模型。应用此回归-时序混合模型进行月度货运量的拟合预测,并与多元线性回归模型和季节ARIMA模型的拟合预测结果相比较,表明回归-时序混合模型可以提高短期货运量的预测精度。     

基于Pearson相关系数的货运车辆能耗模型研究

根据若干年货运车辆的调查数据,运用Pearson相关系数进行货运车辆单车百公里能耗的多元回归分析,通过相关程度确定了货运车辆百公里油耗的关键影响因子并量化了影响关系,借助二次回归结果构建单车百公里油耗模型,实现了货运车辆复杂因素下离散型油耗的高精度拟合.同时通过对北京市货运统计能耗对比和典型政策影响的案例分析,验证了对政策影响下各要素变量的响应,明确了车队能耗量化核算的准确度,并得到污染物减排政策下的货运能耗变化特征分析.本文研究为货运行业开展精细化能耗测算提供支撑.     

基于城市交叉口监控视频的路径选择研究

以泰州市万达片区关键交叉口监控视频为数据基础,基于深度学习图像识别算法识别交叉口车辆及车牌号信息,结合时间及路网拓扑结构进行车辆出行链划分及车辆出行起讫点提取研究.确定出行路径长度、行程时间、转向次数、道路等级、交叉口数量、轨迹偏爱程度等变量为决策指标,并考虑高峰、平峰、夜间的时段因素,基于多元Logit回归及灰色关联法分别建立路径选择概率模型.研究验证基于多元Logit回归及灰色关联法模型预测结果的均方误差分别为1.56％ 和5.61％,结果表明:多元Logit回归预测模型具有较低的预测误差,而灰色关联法模型具有广泛的适用性.     

基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法

确定了公路货运量的影响因素分别为GDP、人口数量、社会消费零售总额和农副产品产值,构建了基于模糊线性回归模型的公路货运量预测方法。以延安市公路货运枢纽规划为实例,1995～2004年的货运统计量作为因变量,确定了模型的模糊系数。以2005～2010年的货运统计量作为验证值,分析了模型的拟合精度,并将模糊线性回归模型的预测结果与指数平滑法、灰色模型、弹性系数法3种常见预测方法的预测结果进行比较。研究结果表明:在模糊线性回归模型中,t检验的平均值为0.673 07,说明预测值与实际值差异不显著,模型预测效果较好;4种方法的平均相对误差分别为0.073 1、0.100 3、0.167 8、0.232 9,可见,本文方法误差最小。     

基于ARMA 预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均 (ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q 定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明：利用实测车速中的前40 个时序数据建立ARMA 模型,预测出的20 个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56 和0.003 4;利用全部60 个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.     

四川交通运输系统计量经济模型

根据系统工程和系统动力学原理建立了由12个联立方程式组成的四川省综合运输计量经济模型．从经济意义、统计检验、计量经济学和模型稳定性4个方面对模型进行检验．检验结果表明该模型满足计量经济学检验,对1992～2001年四川省交通运输指标分析，动态模拟结果没有出现误差率超过20％的异常情况，整个模型的误差率为4．17％，说明模型的精确度较高，模型运行较稳定．     

计量模型在“十五”四川省 交通运输量预测中的应用

在阐述科学预测交通运输量的意义的基础上,利用计量经济模型对四川省的“十五”交通运输量进行了预测,并给出了一般性的模型检验流程.     

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随着新的运输理念提出和高级运输方式的发展,综合交通运输建设除了满足国民经济发展的需要外,还须满足生态原理规划、建设和管理,资源能源消耗低、污染排放少、与环境相协调,而能耗是其中一个关键因素.讨论综合交通运输能耗相关指标的概念,综合我国环境发展水平和经济发展水平的状况,以熵变耦合模型为基础,分别详细论证了近十五年间我国综合交通运输能耗水平与环境水平的协调关系,以及其与国民经济发展水平的协调关系,说明我国综合交通运输能耗的现状,从而为今后综合交通运输可持续发展研究提供新的思路与方法.     

广义回归神经网络在交通运输量预测中的应用

因为交通运输、地方经济及企业发展的紧密联系,交通运输量预测成为运输市场和经济发展研究中的一个重要问题。以影响交通运输量的若干重要参数作为样本数据,构建一个广义回归神经网络,经过学习训练后使之达到误差最小,再以此网络外推出未来的交通运输量。结果证明广义回归神经网络用于交通运输量预测的有效性。     

基于Trucksim的弯坡组合路段临界车速确定方法

为探究不同弯坡组合与车辆失稳时临界车速之间的关系,选取6轴铰接列车为实验车型,通过Trucksim软件建立人-车-路耦合系统,进行不同弯坡组合工况下车辆失稳仿真实验.基于最小二乘原则,通过对仿真结果拟合与回归分析,建立了弯坡组合路段临界车速预测模型;并在某特定工况下验证了该模型的合理性.结果表明:该模型预测临界车速与Lusetti模型相近,并且在某特定工况下计算误差最小.该研究为车辆在弯坡路段临界车速预测提供了一种安全、有效的方法参考.     

基于全距离完全度量聚类的交通运输能耗区域划分

对全国进行区域划分,是研究大范围、有地域特征交通运输能耗问题的基础.首先以行政区域为单位,建立了交通运输业发展、交通能源消耗、社会经济发展三大类交通运输能耗综合指标体系.在确定省市间距离和邻接关系矩阵后,生成本文研究区域的交通运输能耗邻接关系网络图,依据邻接关系及全距离完全度量方法,建立研究区域的交通运输能源消耗省域间最小生成树.以研究区域总同质度最大为目标对最小生成树进行截断,划分了 5个交通运输能源消耗区域,分析了各个区域的交通能耗特点,提出了初步的政策建议.     

基于定数理论过饱和交叉口车辆能耗研究

针对过饱和信号交叉口车辆高能耗问题,以信号交叉口整个过饱和交通状态持续时间作为研究时段,利用定数理论分析车辆排队长度、停车次数和通行时间,确定车辆在信号交叉口的减速、怠速、加速和匀速行驶时间,进一步依据车辆在不同行驶状态下的能源消耗率,建立了过饱和交叉口所有车辆第1次停车至通过停车线的平均能耗模型.为了验证模型的准确性,以某个两相位过饱和交叉口为例,对不同交通流量下的车辆能耗进行计算,并将计算结果与VISSIM仿真结果对比分析,结果表明,本文模型对过饱和信号交叉口的车辆能耗分析具有一定的合理性.同时,依据此模型分析了信号配时对过饱和交叉口车辆能耗的影响,说明了优化配时参数对于过饱和交叉口车辆节能具有重要意义.     

基于神经网络的公交车辆行程时间预测模型研究

城市公交丰辆行程时间预测是公共交通信息服务和运营调度的重要内容,要求较高的实时性和准确性。本文以智能交通运输系统为背景,通过分析公交车辆的行驶特性,基于改进的神经网络模型,建立了公交车辆动态行程时间预测模型,并对比了三种不同输入变量方案的神经网络预测模型,表明该模型具有良好的适用性。此外,将该方法与卡尔曼滤波法的行程时间预测模型进行比较,结果表明,基于神经网络的动态行程时间预测模型精确度较高。     

回归旋转正交设计的应用及其SAS实施

为了减少回归预测值y的方差强烈依赖试验点在空间中的位置,降低误差的干扰,文中结合实例,采用回归旋转正交设计建立二次回归模型。通过统计检验,肯定了模型的可靠性和应用的有效性。同时文中给出了相应的SAS程序。     

公路客运站能耗中运营车辆能耗占比研究

分析了运营车辆能耗与公路客运站场能耗的关系,探讨了公路客运站对运营车辆能耗的影响因素,以四惠长途客运站为例,通过统计公路客运站传统能耗情况,以及运营车辆进出站过程的能耗情况,并进行了公路客运站能耗中运营车辆能耗占比计算。针对运营车辆消耗的燃料量在公路客运站总能耗中比重较大的情况,提出了相应的对策。