城市轨道交通运营初期客流预测方法研究

为了使预测客流与实际客流更吻合,提出了基于三次吸引的四阶段客流预测法.该方法是以三次吸引范围为基础,分别建立模型对出行发生吸引、出行分布和交通方式划分这三个阶段进行预测,获得城市轨道交通运营初期的客流量.并以大连市202轨道交通延伸线为实例,验证了预测方法的合理性和实用性.     

基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。     

城市轨道交通换乘站客流实时预测与客运组织应用与研究

城市轨道交通换乘站作为交通枢纽,客流量较大,且线路较为复杂,使地铁管理机构组织客流及监测客流面临挑战。首先探讨城市轨道交通换乘站特点,并分析换乘站客流,其次,探讨换乘站客流实时预测算法,最后提出城市轨道交通换乘客运组织方法,使换乘站客流有序流动,保障客运的安全性。     

西安地铁二号线客流预测后评估

统计西安地铁2~#线客流预测数据和现状客流数据,进行客流预测后评估。在充分地考虑了轨道交通客流预测不确定因素的前提下,对比分析了日均客运量、高峰小时客运量、高峰小时单向最大断面客流量、客运周转量、平均乘距、车站进出站客流、时间分布特征。解析目前城市轨道交通客流预测中的不足,分析了影响客流预测精确度的因素,探讨今后改进城市轨道交通客流预测的思路。     

城市轨道交通客流分析

在城市轨道交通的规划设计中,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础.通过对我国十几座城市轨道交通系统30多条线路客流预测资料的分析,结合规划设计的技术决策过程和处理实际问题时的思路,建立了客流分析方法,提出不能仅靠"远期高峰小时单向最大断面客流量"来确定系统规模,应考察单向"最大断面客流量"是否能得到"高断面流量区间"的支撑;阐明了客运量可能的发展趋势;建立了以车站、路段为单元的客流空间分布研究方法和全日客运量时段分布研究方法;提出了应对系统、环境发生变化时的客流预测结果的调整方法.     

城市轨道交通断面客流量计算方法探讨

轨道交通断面客流量的计算是轨道交通客流量预测的一个重要环节,断面客流量计算精确性对客流预测结果,及列车开行方案的设计有着重要的影响。目前常见断面客流量计算方法有多种,但有的不够细致、透彻;有的不够简洁,计算速度慢、效率低,难以实现编程运行。通过对断面客流量计算的方法进行深入探讨,对现有几种方法进行整理、总结,最后提出一种新的相对严谨、方便的计算方法,可为城市轨道交通客流量研究和教学工作提供参考。     

城市轨道交通短时客流预测体系框架及关键技术

针对当前城市轨道交通短时客流预测系统性不强等问题,构建短时客流预测体系框架,并讨论预测过程涉及的关键技术。框架的构建以自动售检票系统（AFC）获得的数据为出发点,统计站点客流和线网客流OD矩阵两类基础客流数据;在此基础上,构建线网客流分配模型,结合视频数据、站点平面布置和列车运行时刻表三类数据,考虑乘客步行时间的影响,估计断面客流数据;接着,在分析站点客流和断面客流数据时空特性的基础上,分别预测站点和断面短时客流;利用站点客流和断面客流短时预测结果反推未来OD矩阵;同时引入GARCH模型分析预测结果的可靠性,以提高短时客流预测结果的可信度。     

基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。     

基于灰色理论的城市轨道交通短期客流预测研究

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。     

考虑多时间尺度特征的城市轨道交通短时客流量预测模型

针对目前城市轨道交通短时客流量预测模型在构建特征时容易忽略客流变化周期依赖性的不足，提出一种考虑多时间尺度特征的混合深度学习模型(GRU-Transformer)，该模型由添加注意力机制的 GRU(Gate Recurrent Unit)神经网络(Attention- GRU)和改进的 Transformer(ConvTransformer)两模块并行构成。首先，对周周期、日周期及相邻时段这3种时间尺度下的客流数据分别进行建模，并合并各周期数据作为模型输入。其次，搭建Attention-GRU和Conv-Transformer模块分别挖掘数据连续性与周期性特征，融合特征后输出预测值。最后，采集上海市地铁2号线两站点AFC(Automatic Fare Collection)客流数据，预测5 min时间粒度下的进出站客流量。为分析各模型参数对预测结果的影响，开展模型精细化调参实验，基于所得最优参数组合验证和评估模型 。 结果表明 ，相较于5个基线模型(BPNN(Back Propagation Neural Network)、CNN (Convolutional Neural Network)、GRU、CNN-GRU 及 Transformer)和4个GRU-Transformer消融模型，本文提出的GRU-Transformer模型预测精度最高，具有较好的实用性。     

监控量测技术在长逢沟隧道施工中的应用与数据分析

长逢沟隧道为一座左、右线分离的四车道高速公路长隧道,地质情况复杂,围岩软弱破碎,总体较差,Ⅲ级围岩仅占32.86%,Ⅳ、Ⅴ级围岩占67.14%,且穿越3个大断裂带,埋深较浅.根据新奥法施工原理及隧道施工实际情况,在施工过程中严格地、系统地采用监控量测技术指导施工,以现场监控的围岩观察、拱顶下沉、水平收敛、地表下沉等数据...     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

水泥粉煤灰稳定碎石合理级配分析

提出了粉煤灰改善混合料结构的理念,通过替代细集料的方式对3种不同级配设计的水泥粉煤灰稳定碎石混合料试验,研究分析表明:级配1混合料形成了较大程度的嵌挤密实结构,最大干密度和无侧限抗压强度最大,而采用了骨架密实结构的级配2混合料形成了不密实的多孔结构,最大干密度和无侧限抗压强度最低,悬浮密实型的级配3混合料最大干密度和无侧限抗压强度略低于级配1。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

沥青路面常见病害的防治和相应设备使用工艺

沥青混凝土路面是当前道路的主要形式,基于工程实践,对其常见病害的产生机理进行分析,从而提出处理这些病害的工艺及适用设备。     

浅议影响汽车综合性能检测结果的几个因素

简述了汽车综合性能检测中影响检测结果5个方面的因素,提出了公司为保证检测结果的公正性、科学性而采取的措施。     

水泥稳定碎石配合比设计方法的研究

水泥稳定碎石在我国公路工程中有着广泛的应用,对比分析了两种不同的水泥稳定碎石配合比设计方法,以成型原理、试件最大干密度、试件强度为切入点,充分证明了室内采用振动压实法对提高半刚性基层的路用性能有明显的作用,最后结合试验路工程,总结了水泥稳定碎石振动压实法的施工工艺。     

某岩质边坡失稳机理分析及处置措施研究

通过对现场失稳岩质边坡的调查,简述了边坡存在的隐患,对其进行了失稳机理分析,根据工程特点设定了治理目标及治理方案,并简要阐述了施工工程布置方案,对类似的工程有一定的指导作用。     

王繁高速公路太安岭隧道涌水量预测与评价

以太安岭隧道为例,利用地下水动力学方法对隧道开挖的涌水量进行了预测,预测结果表明,隧道全线属于弱富水段,根据预测结果提出了隧道施工建议。     

水泥稳定冷再生材料路用性能试验研究

通过室内试验对水泥稳定冷再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量、劈裂强度、抗冻性能进行了系统的研究,同时研究了水泥剂量、旧料掺加比例、温度对水泥稳定再生混合料的影响.研究表明,水泥剂量为5%时,冷再生材料的强度和其他路用性能指标均满足规范的要求.