电话交换网业务预测方法讨论

本文对电信规划中交换网业务预测的方法及应用进行了阐述。     

城市轨道交通客流预测的不确定性分析

上海轨道交通1号线2005年的实际统计客运量,远远超过了当年预测的同期客流量.分析了城市轨道交通客流预测的不确定性,以及产生这一现象的原因.提出对城市轨道交通系统的运输能力应留有适当的富裕量,以应对不可预见的客运量增长.随着城市化进程的加快,城市公共交通客运量将大幅度增长,加长列车编组、提高乘车舒适度也将提上议事日程.     

崩塌落石区段预测的研究

山区铁路的崩塌落石分布处所多、发生频率高、运动速度快，有防不胜防的特点。铁路管理部门特别关心各段线路的崩塌落石的严重程度。本文采用信息量统计预测的方法，对崩塌落石进行了区段预测。     

灰色预测法在城轨客流预测中的应用

选择灰色系统理论对城市轨道交通客流进行预测.此方法利用城市轨道交通客流量历史数据建立GM(1,1)模型群,对模型群中的各个模型进行精度检验,选取其中精度较高的模型对客流进行预测.     

预测反褶积在压制周期性多次反射波中的应用研究

多次波一直是常规地震资料处理中的一种干扰波,预测反褶积能通过压缩地震子波来压制多次波干扰,进而提高地震资料的纵向分辨率,以便更精确地识别地层构造。介绍了预测反褶积的基本理论,并分别用合成地震记录和Tesseral软件模型模拟的地震记录做多道预测反褶积,压制了周期性多次波干扰,提高了资料的分辨率,取得了较理想的结果。     

城市群双线客流分布预测方法研究

鉴于城市群客流预测在城市群轨道交通规划中的重要性,为提高其预测精度,对城市群客流预测中的分布预测方法进行研究.分析现实能够收集到的资料及城市群交通分布的特点,提出城市群双线分布预测方法.在城市群资料有限的情况下,研究如何得到城市群分布的预测结果;阐述分布预测的计算方法,建立相关的计算模型,对几种常用的分布预测模型进行优缺点及适用性分析.     

京沪高速铁路运量预测

介绍了日本高速铁路运量预测ＭＤ模型的特征，结合ＯＤ分区、预测方案，社会经济参数，技术条件等对京沪高速铁路运量进行了预测。     

基于客运大数据平台的铁路客流预测系统

客流预测是铁路路网规划、线路及场站设计、铁路运营等工作的重要基础.针对多层面、不同类型、不同时期的铁路客流预测业务需求,依托铁路客运大数据平台,构建铁路客流预测系统,能够在同一系统平台上完成客流预测方案的测试、评价和规范化应用.该系统集成各类客流预测算法模型,可充分利用历史售票数据,并考虑年度、季节、星期、时间、节假日...     

城市轨道交通噪声预测模式的研究及其应用

本文在轨道交通噪声类型、特性及其影响因素的研究基础上；以北京地铁车辆噪声源强的测试和分析为依据；参考国外的研究成果；讨论了车辆噪声预测模型以及轨道线路、车辆运行、传播特性和受声点等参数的修正；并对轮轨噪声预测的实用方法和步骤进行了概括性的总结。     

预测建筑物变形的一种简便方法

介绍一种预测建筑物变形的简便方法，该方法根据建筑物变形的观测资料，运用最小方差预测理论，建立预测模型，对建筑物的变形进行预测，在实际应用中该方法取得较好的预测效果。     

电气化铁路牵引负荷预测研究北大核心

为保证牵引供电系统电能质量并减少牵引变电所购电成本,文章提出了一种基于稀疏高斯过程(sparse Gaussian process,SGP)的牵引负荷概率预测模型。该模型首先构建以牵引负荷历史特征和时间信息为基础的输入特征向量;然后建立输入特征到牵引负荷之间的映射关系,并用SGP来拟合该映射关系;最后使用滚动预测的形式来实现对牵引负荷的预测。在朔黄铁路某牵引变电所实际运行数据上进行的对比试验验证了所提方法的优越性,其中,点预测可以得到误差在7%左右的预测值,概率预测可以得到不同置信度下可靠的预测区间。     

铁路货运量组合预测方法的研究

介绍了两种以灰色预测和线性回归预测理论为基础的组合预测模型,分析其理论基础、算法思路和计算步骤。通过对甘肃省铁路货运量的实例验证,说明了这两种组合预测模型的可行性。     

浅谈城市轨道交通客流预测方法

本将在分析现有轨道交通客流预测应用实例的基础上，分析了轨道交通客流预测方法的模式，难点，提出了具体预测步骤。     

浅议京沪高速铁路客运量分析预测

通过对京沪高速铁路客运量预测方法的分析和探讨，抛砖引玉，为今后我院开展类似项目的运量预测工作打下基础。     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型。结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠。与单一模型相比,该法具有较好的实用价值。     

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

一种新的城市快速轨道交通客流预测模式：“宏观控制、微观竞争”模式初探

本从当前国内许多大城市积极兴建快速轨道交通设施的实施需要出发，运用交通工程、系统工程和控制论的理论与方法对城市交通系统的客流分配问题进行了研究，研究表明：城市快速轨道交通客流的分布与分配具有宏观受控和微观竞争的规律性，即快速轨道交通客流分担状况如何，宏观上是受到控制的，并且也应当给予适当控制，同时在微观上又存在着各交通方式之间的相互竞争。这一规律在我国新的社会主义市场经济体制下尤为明显，章据此提出了进行快速轨道交通客流预测的一种新的模式-“宏观控制、微观竞争”模式，并相应建立了“客流分层分布与分配”模型，能较好地反映我国城市交通系统客流分配的特点。