基于GM(1,1)模型的道路交通事故预测

道路交通事故的发生虽具有偶然性,但也可利用预测理论的方法加以预测。在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法来进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM(1,1)灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

道路交通事故灰色预测模型的建构与应用研究

分析了我国当前交通安全形势的严峻性,说明了道路交通事故预测技术的重要性.在对比两种传统的交通事故预测模型的基础上,分析了灰色模型在交通事故预测中的优越性,并构建GM(1,1)对道路交通事故量进行了预测,结果证明是可信的.     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

��������������ĵ�·��ͨ�¹�Ԥ��

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于GIS的交通事故灰色预测系统的开发与研究

交通事故预测是对道路事故未来的发生状况做出估计和推测,对于交通事故预防和管理具有重要意义。GIS有强大的空间与属性查询分析能力。在利用GIS的空间和属性查询能力获取交通事故的统计数据的基础上,通过Matlab与C++混合编程技术实现了交通事故的灰色预测。     

基于支持向量回归机的道路交通事故预测模型研究

针对道路交通事故预测具有随机波动性较大、信息量较少和非线性数据序列预测的特点,引入支持向量回归机（SVR）,建立基于SVR的道路交通事故预测模型。通过实例计算,证明基于SVR的道路交通事故预测模型具备非线性、所需数据资料较少、建模简单和计算快捷等优点,同时与RBF神经网络预测模型相比,该模型的预测精度高、泛化能力强,更适用于道路交通事故预测。     

道路交通事故的灰色马尔科夫预测模型与算法

将灰色模型与马尔科夫链结合,建立了针对道路交通事故预测的灰色马尔科夫模型.既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势.在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计.用我国道路交通事故次数的数据进行预测验证.结果表明.灰色马尔科夫链模型能很大的提高预测的精度和效果,符合实际要求.     

道路交通事故预测中的灰色预测GM(1,1)模型

针对交通事故发生的特点，探讨了灰色模型GM(1，1)在道路交通事故预测中的具体应用，介绍分析道路交通事故的灰色性的基础上，建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测，其结果是可信的。GM(1，1)模型是最常用的一种灰色模型，它对于“不确定问题”的研究的主要意义是通过信息覆盖，构造生成序列的手段来寻求现实现象中存在的规律，可以相对减少对历史数据的依赖性和“少数据建模”的特点。它尤其适合于交通事故预测这样“小样本”的随机不确定问题。     

道路交通死亡人数的灰色马尔可夫预测

将灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测既有灰色预测的优点,同时又有马尔可夫链的优点。通过对昆明城市的实际例子的计算,可以看到,在道路交通事故死亡人数预测中,灰色马尔可夫预测模型精确度比较好,有较好的预测结果。     

模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用

模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力.本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故.运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法.理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性.     

隧道出渣设备最佳配合分析

针对隧道出渣时,装载机与倾卸车联合作业中的配合问题进行了深入的研究,分析并建立两种施工机械最佳配合关系的数学模型,通过实例计算表明,此模型及算法对施工单位在隧道施工中合理地确定两者数量关系具有一定的指导意义.     

中国经济增长的波动分析

对国民经济增长的波动进行计算分析。应用Mexican Hat小波对国内生产总值（GDP）的增长率进行多时间尺度分析，再利用宏观经济学的理论从政府宏观调控政策、投资、消费等方面分析引起波动的原因。在不同时间尺度下，经济波动受到政策、投资和消费及重大政治事件的影响。通过对经济增长波动的因素及规律的分析，可以提高对经济发展的预见性，促进经济更好的增长。     

钢筋混凝土简支梁桥梁体病害分析及维修方法

随着经济的发展、综合国力增强,交通事业日新越益发展,桥梁建设取得了长足的进步,为我国的各项事业的发展提供了坚强的基础,但随之而来的桥梁病害问题也日益严重,针对上述情况,本文将对钢筋混凝土简支梁桥梁体的常见病害进行归纳和总结,并提出一定的维修措施,以便能够减轻同类病害的发生,为今后的公路事业发展提供参考依据.     

高速公路采空区治理的监理

针对衡枣高速公路途径的采空区治理问题，介绍了采空区从勘探、治理到质量检验全过程的监理工作。描述了采空区的治理情况和监理工作思路、方法，指出了采空区治理监理工作中应把握的工作要点。     

桥梁板式橡胶支座抗压弹性模量分析

简要介绍桥梁板式橡胶支座抗压弹性模量的计算及试验方法,同时从几个方面分析影响该指标的因素.     

弓网离线模拟试验平台的设计

受流问题是制约电气化铁路提速的瓶颈之一,而弓网离线电弧是高速列车受流的关键问题.为了全面的把握弓网离线状态,设计了弓网离线模拟试验平台.实现正弦周期内不同时刻离线及回合过程的电弧放电现象,并采用示波器和数据采集卡实现对离合瞬间电压、电流和光强等波形的同步记录,为弓网离线检测法和列车受流质量的研究及抑制电弧危害打下基础.     

校园侵权行为类型表现及其责任形态的确定

校园侵权损害赔偿案件是近年来法院受理的各类侵权案件中常见的、多发的一种案件类型.学校、学生、第三人等不同侵权行为主体,在不同内容的侵权案件中,将面临不同侵权责任的承担,校园侵权行为类型表现的多样,直接影响到校园侵权责任形态的确定.本文围绕这一点,从校园侵权行为的概念和内涵入手,分析了校园侵权行为的具体类型,并对校园侵权责任形态的具体确定进行了理论探讨.     

博弈论在铁路站场方案评价中的运用

铁路站场布局方案的优劣,关系到铁路综合运输效益的发挥。本文通过对原有传统方案比选方法所存在的不足进行分析,提出了运用博弈论对站场方案进行比选的方法,并给出了方案评价的博弈模型和算法,以期实现铁路站场总体方案最优的目标,发挥铁路站场运输的整体效益。     

合阳嘉陵江大桥桥墩局部阻力系数研究

针对合阳嘉陵江大桥桥墩及拱圈形状结构 ,通过水槽实验 ,建立了在不同桥墩形状、桥墩数目、淹没水深、水流与桥轴线法向夹角等影响因素综合作用下 ,桥梁局部阻力系数公式 .可供今后类似桥型桥梁洪水壅水曲线计算时参考