道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上，引入马尔可夫链预测理论，建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点，模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响，拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明：道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1，1)模型预测精度，模型可以用于道路交通事故预测。     

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

路面使用性能灰色预测及编程实现

分析了选取灰色理论预测路面使用性能的原因，结合实例介绍了灰色预测的方法和过程，并与采用人工神经网络方法预测的效果进行比较。为了弥补灰色预测方法计算过程较为复杂的缺点，研制了配套的辅助计算程序，增强了该预测方法的实用性。     

灰色理论在路面使用性能预测中的应用

根据灰色系统理论中的数列预测理论，针对高速公路沥青路面使用性能中的3项基本建立了灰色预测模型，并采用绝对关联度分析模糊型的预测精度。最后根据预测型对江苏某高速公路使用性能的3项检测指标进行了预测，并根据预测结果与路面实际检测数据的对比，分析模型预测结果的合理性以及3项基本指标的发展情况，并分析了讨论所用灰色预测模型的特点及其在路面使用性能预测的应用情况。     

单参数自适应跟踪方法在公路运输量预测中的应用

将单参数自适应跟踪预测方法应用公路运输量的预测中，突破了传统静态预测模型的局限与不足，为公路运输量的预测提供了一种动态的预测方法，可供交通规划部门在实践中参考。     

融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度，本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计，以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正，从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明，锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%，取得了良好的预测效果，丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。     

高速公路交通量预测差异原因分析

高速公路交通流量预测是可行性研究、投资评估的重要内容，其预测结果的准确性将对项目技术标准、工程规模、运营收益和投资决策产生重大影响。通过对交通量预测方法和模型的分析，构建了分析交通量预测产生差异原因的分析体系框架，并依托30余条高速公路工可报告预测交通量与实际交通量的差异对比，分析了交通量预测产生差异的原因，并提出减少差异的对策和措施。     

基于相空间重构的短时交通流预测研究

短时交通流预测在城市交通控制和管理中起着十分重要的作用。本文通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，引入混沌理论的分析方法，从非线性时间序列预测的角度对交通流量预测进行了研究。通过计算交通流系统相空间重构参数，给出了一种基于相空间重构理论的局部预测方法，对城市道路路段交通流量进行短时预测，取得了较为满意的效果。     

路面累计交通量的灰色预测方法

本文利用已有交通量资料，吸承灰色系统理论中累加生成的思想，通过回归分析，建立了路面累计交通量预测的灰色抛物线模型，表明了路面累计交通量的灰色预测方法，该法避开了按规范给出了公式进行累计交通量预测需要确定设计年限内交通量的年平均增长率和设计初年平均日交通量两个参数的工作，且可得出可信的预测结果，在交通量资料少且规律性又不强的情况下，该预测工作具有明显的优越性。     

灰色理论与模型在交通量预测中的应用

由于缺乏交通量预测资料及判断影响交通量生成与增长因素的准确性不够，致使道路交通量的预测结果与实际有较大差异。本文论述了灰色理论与模型在交通量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，与目前常规交通量预测理论和模型相比，可有效地处理贫信息和离乱数据，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。     

灰色预测模型GM（1，1）在集装箱运量预测中的应用

章主要0探讨了灰色模型在集装箱运量预测中的应用，首先建立了基于灰色预测理论的GM（1，1）模型，并用其分别对两岸经香港集装箱运量、两岸定点直航集装箱运量和两岸直航集装箱运量进行了预测，预测结果是可信的。     

大型主题公园客流规模预测方法研究——以西安童世界项目为例

为了研究大型主题公园客流规模预测方法，以西安童世界乐园客流规模预测为例，提出大型主题公园客流规模预测基本分析方法。从区域旅游市场总体规模预测着手，基于人口、经济、交通三大因素分析客源空间分布特征，引入与产品特性密切相关的市场渗透率指标，预测了主题公园年客流总规模。     

非等时序灰色模型的隧道变形预测研究

为提高灰色系统模型对非等时距隧道变形预测的预测精度，运用非等时距GM（1，1）模型对隧道围岩变形进行预测，利用Matlab7．1平台编写了隧道围压变形预测程序，结合张涿高速隧道围岩收敛变形实测数据，进行了变形预测及误差分析，结果表明预测值与实测值比较吻合，非等时距GM（1，1）模型可以应用于施工进度指导及安全系数评判。     

湿式离合器出油口甩出油温度预测方法

为了实现对湿式离合器出油口甩出油温度传感器的冗余校验和自我诊断，提出了一种基于粒计算约简的离合器出油口甩出油温度的模糊预测方法。首先分析出油口甩出油温度的影响因素，将主要影响因素作为预测输入量，并采用模糊推理理论预测当前离合器出油口甩出油温度。在设计模糊预测方法的过程中，通过分析实车数据得到车辆行驶时离合器处于高滑摩功率过程和低滑摩功率过程的不同特性，分别确定相对应的隶属度函数和模糊预测规则，从而进一步提高出油口甩出油温的预测精度。为了提高模糊预测算法的实时性，基于模糊预测规则创建模糊决策表，模糊输入量和模糊输出量分别作为决策表的条件属性集与决策属性集。利用粒计算理论对模糊决策表的条件属性集进行属性约简，通过削减冗余信息有效降低模糊输入量和模糊预测规则的个数。最后利用实车采集的数据对比分析约简前后模糊预测算法的单步运行时间和预测误差等性能指标。试验结果表明：基于粒计算约简的模糊预测算法能够有效保障预测精度，同时拥有更少的模糊预测规则数和模糊输入量，有效解决了模糊预测算法占用资源较多以及实用性较差的问题。     

基于车牌自动识别系统的城市道路行程时间预测算法

基于车牌自动识别系统采集的实时行程时间数据，提出了一种实用的行程时间预测算法。面对城市道路交通流较为复杂的现状，通过界定预测状态，选择了可靠的预测策略，针对采样量足够、采样量不足、部分采集设备故障3种情况，提出了应对算法方案。结合实际调查的数据进行了实例分析。结果表明，该算法具有良好的预测效果。     

基于遗传神经网络的货运量预测的研究与实现

针对BP网络和遗传算法的缺陷，提出了一种新的遗传神经网络优化模型，可以用来同时优化BP神经网络的网络结构和权值阈值，叙述了该算法的设计过程。利用该算法对货运量进行预测，并与标准的BP算法预测结果进行比较，计算结果表明，该算法的预测精度大大高于标准的BP算法的预测精度。     

城市群轨道交通客流预测在TransCAD中的实现

城市群轨道交通客流预测多采用综合线网分配预测法，为了提高预测法精度，准确地描述城市群中各种公共交通方式之间的合作竞争关系，在预测时需要考虑竞争方式的运营组织。讨论了基于运营组织的城市群轨道交通客流预测分配阶段应用TransCAD解决预测的整体思路与方案，阐述了其操作步骤、各种层的建立、相关表的建立及设置、相关属性设置、分配结果处理及需注意的事项，并引入AutoCAD辅助建立基层线网层及小区层。     

边坡位移预测的混沌时间序列分析方法应用研究

把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中，运用边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数预测边坡的变形破坏，建立了预测模型，并结合工程实例进行边坡位移预测，取得了较好的预测效果。     

一种基于预测的电控汽油机怠速稳定性控制方法

根据发动机怠速工作过程的非线性、时变性和不确定性，分析了传统怠速稳定性控制的控制机理及存在的不足，提出了一种基于预测的发动机怠速稳定性控制方法——动态矩阵预测控制(DMC)算法，并建立了预测控制模型。试验表明，该预测控制方法能够较好地克服各种不确定性因素和复杂变化对怠速稳定性的影响。     

深港西部通道过境交通量预测的比较研究

过境交通量预测是深港西部通道可行性研究阶段的重要工作，也是确定口岸设计交通量的基础。过境交通量预测的影响因素比较复杂，深港双方为此开展了独立的交通调查，研发了各自的交通需求模型。双方的预测结果存在一定差异，深港双方专家组协商确定了最终的预测交通量。对于未来跨界通道的设计具有一定的启发意义。