广州至珠海城际快速轨道交通客流预测

基于对广州至珠海城际快速轨道交通功能定位与客流特征的分析，提出了将城际快速轨道交通作为区域客流通道进行研究的基本思想以及基于四阶段的客流预测技术路线。用客流分配组合模型，对广州至珠海城际快速轨道交通进行了客流预测，获得了线路全日客运量、客运工作量、平均运距和高峰小时最大断面流量等客流预测指标。     

祁阳白水湘江大桥施工控制

根据预测控制理论的基本算法原理，采用灰色预测模型作为预测控制系统的预测模型而提出一种适于大跨桥梁施工控制的灰色预测控制系统。结合一座大跨预应力混凝土连续刚构桥的悬臂施工实践，介绍了该灰色预测控制系统的基本思想、具体实施步骤及其应用的有效性。     

弹性系数法在改扩建公路交通量预测中的应用

采用弹性系数法对公路改扩建项目进行交通量预测,简化了"四阶段"法中大量的基础资料调查工作,避免了复杂的计算过程,提高了工作效率,交通量预测结果也基本可信。     

灰色理论在公路改建项目交通量预测中的应用

采用灰色理论对公路改建项目进行交通量预测,不仅简化了传统"四阶段预测法"中大量的基础资料调查工作,而且也适用于无法采用增长率法的公路改建项目。采用这种方法进行的交通量预测结果也基本可信。     

机车长毂轮芯铸件缩孔缩松预测

用直接差分法对铸件凝固过程进行了数值模拟，用Ｐ值法∑ｎＧｓｃ／√Ｒｓ作为判据预测缩松；考虑铸件的凝固收缩和液面下降来预测集中的缩孔，输出采用数字和彩色图形，比较直观，预测结果与实际基本吻合。     

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组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性，因此得到广泛的应用。本文首先概述了组合预测的基本思想，然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型，并以吉林省公路货运量为例给出计算实例，实例的预测结果非常理想，同时也用数理统计的方法证明了此模型的适用性。统计分析和实践都证明此模型的可行性和适用性，说明将此模型用于公路交通运输量预测是有效可行的。     

RBF神经网络在船舶焊接中的建模及应用

以船舶钢结构为对象，研究了RBF神经网络在船舶焊接变形中的建模及应用．以焊接顺序等因素作为网络输入，以钢结构板材凹凸变形为输出，训练生成网络焊接变形模型，可用于预测船舶钢结构焊接变形量的快速预测．仿真表明该模型的预测输出与实测数据样本基本拟合，验证了模型及其预测效果具有较高的准确性．     

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城市轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线网规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着至关重要的作用。本文介绍了非集计的基于行为的客流预测模型在北京市轨道交通客流预测中的运用，基于行为的预测方法以出行链为基本研究单元，能够描述出行个体全天的出行活动以及这些活动在时间上和空间上的发生顺序，从而更精确地预测人的行为。结合北京市地铁5号线客流预测的实例，对基于行为的客流预测方法体系进行了详细介绍，并给出了预测的结果，证明了其可行性。     

预测方案设计和预测分析研究

本文从理论方面阐述了在统计预测工作中如何正确地根据预测的目标，选择恰当的预测方法，从而确定适用的预测模型，最终达到揭示事物未来的发展趋势的问题。     

大同县交通运输发展规划研究

通过对大同县经济社会、交通运输、区域路网等基础资料的调查工作,采用连通度法和弹性系数法预测大同县未来特征年公路里程数。避免了单一预测方法在数据应用中出现偏差,预测精度也基本可信。同时通过交通区位分析对大同县公路网布局结构进行分析研究,确定了大同县公路网布局结构。望能够对类似项目提供一定参考。     

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本文的核心工作是建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型，利用大连港货物吞吐量的历史数据，对2006年-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测。以RBF神经网络的预测为基础，利用Monte Carlo仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析。得到了预测结果区间，以及预测结果在每个区间上出现的概率。文章证明了神经网络—Monte Carlo预测模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚建设航运中心提供了参考依据。     

公路项目交通量分配预测的简捷方法

交通量分配预测是公路项目可行性研究中“四阶段法”预测交通量的重要一步，通过分析研究，提出了一种适合多数项目的简捷方法和计算机程序，使交通量分配预测工作简化，难度降低，供广大工程技术人员参考。     

运输量预测的递进综合推定法

本文根据运输量在一定的社会经济与交通发展政策下才具有规律性的基本特点，提出了一种综合利用各种可能和有用信息的系统预测方法－递进综合推定法，并给出预测模型、预测过程、有关参数的确定方法及应用示例。提出的预测方法在社会经济等复杂系统中有广泛用途。     

谈数学模拟计算法在车辆事故预测中的运用

车辆事故的预防重在预测，做好车辆事故的预测工作，可使我们进一步掌握行车安全的主动权，减少车辆事故的发生，降低人员伤亡和经济损失。在车辆事故预测中运用数学模拟计算，可为预测车辆事故提供更为精确的数据和更为科学的依据，必将为车辆事故的预防工作开创一个美好的未来。     

大型桥梁施工预测控制系统研究

根据预测控制理论的基本算法原理,采用灰色预测模型作为预测控制系统的预测模型而提出一种适用于大跨桥梁施工控制的灰色预测控制系统。介绍了刚构灰色预测控制系统的基本思想、具体实施步骤及其应用的有效性。     

对海上短波语音数字化通信关键技术的研究

本文介绍了海上短波语音数字化通信关键技术MELP和OFDM技术,解析了MELP混合激励线性预测语音编码和解码的基本工作原理,MELP编码中的关键技术;解析了OFDM技术的特点、工作原理和数学分析,最后解析了应用MELP和OFDM技术的海上短波通信系统。     

秦岭特长隧道内温度预测

通过对隧道及岩体中热传递的分析，应用传热学的基本理论和公式，推导出岩体和隧道的热移动模型基本方程式，并用它对秦岭特长隧道运营期间的温度进行了预测，其结果可为特长隧道的通风设计提供一些依据。     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测，研究预测步长对短期客流预测效果的影响，分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律，结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average，SARIMA）的适用性，构建了SARIMA客流预测模型，利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参，以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明，SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测，其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时，广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）值分别为3.97%，5.83%，5.43%；预测步长增加为2时，各车站客流预测误差显著增加，广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%，6.79%，7.62%；预测步长大于2时，预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest， RF）、支持向量机（support vector machine， SVM）、梯度提升算法（gradient boosting， GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor， KNN）模型或方法的预测效果进行对比，预测步长为1时，SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型，5种预测模型预测精度差距较小；预测步长大于1时，RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加，预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

丹东至庄河高速公路交通预测及结果分析

在公路建设项目前期工作前期工作中，交能分析与预测工作 比较复杂，但对项目本身又具有决定性作用，从基础资料的收集到交通调查工作的进行，都要做到计划周密、翔实可靠，全面合理的现状交通分析，科学的预测方法以及正确的模糊及参数选用是交通预测工作的关键，从而为项目的可行性提供依据。     

“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区预测

基于微地震监测和覆岩空间结构理论，以山东华丰矿1410工作面为例，分析了“s”型覆岩空间结构的形成，利用理论方法和微地震监测预测并圈定了华丰矿1410工作面发生冲击地压的危险区域，研究了“s”型覆岩空间结构的冲击地压危险区分布规律，为现场预测和控制冲击地压灾害提供了理论基础。