基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论.理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为.     

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。     

基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。分析以往对铁路货运量预测的相关文献及其预测精度,并分析影响预测精度的因素,定量分析与定性分析相结合有利于提高预测的准确性。采用灰色预测-马尔可夫链-定性分析相结合的方法对铁路货运量进行预测,经分析表明:灰色模型预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善;由GM(1,1)预测值及马尔可夫状态转移下的最大概率可知铁路货运量的发展趋势;"十一五"期间铁路货运量增长速度将放缓,但仍将保持较高的增长率。     

基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究

国外轨道不平顺的研究思路和方法大多是建立在对轨道动态检测数据的不同分析手段和方法上,然而由于各国检查数据的不同使得国外模型无法直接应用于国内轨道状态预测。基于昆明铁路局的实际数据,提出了灰色预测模型和灰色-马尔可夫预测模型。通过将2种模型的预测结果与一元线性回归预测结果对比分析,证明灰色预测模型不仅适用于较长区段的TQI(轨道质量指数)预测,对于更长区段的TQI预测也有比较好的效果,同时证明灰色-马尔可夫预测模型不仅能够预测随机性较强的TQI数据,也能应用于较长时间范围内的预测。     

深基坑开挖变形的灰色马尔科夫链预测方法

基于灰色马尔科夫链理论,提出了深基坑开挖变形灰色马尔科夫链预测方法,建立了用于变形预测的新陈代谢GM(1,1)模型和灰色马尔科夫链模型.研究结果表明:这2种模型的预测精度都可以满足施工期预测要求,灰色马尔科夫链模型的各项指标均优于新陈代谢GM(1,1)模型.该结果对同类研究具有一定参考价值.     

基于灰色-马尔可夫链的铁路货运量预测研究

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。采用灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,利用偏差对灰色模型值进行状态划分,并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析,并针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的分析,确定待测年份偏差最可能处于的状态。     

基于马尔可夫链的铁路货运量预测值修正

在铁路货运量预测中，利用偏差对灰色模型预测值进行状态划分，并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析，确定待预测年份偏差最可能处于的状态，进而用该状态的边界值对灰色模型预测值进行修正。经实例验算表明，与灰色系统预测模型预测值和实际值的拟合精度相比，用该方法得到的预测修正值的精度有所提高。     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路货运量是一个地区经济发展的先行指标之一,准确预测铁路货运量能够为该地区的发展规划起到指导作用。针对传统灰色Verhulst模型在进行铁路货运量预测时模型误差较大的问题,运用马尔科夫链模型对传统Verhulst模型的预测结果进行修正改进,以提高模型的预测精度。最后,通过引入实际案例,验证了经过马尔科夫链改进的灰色Verhulst模型在预测精度方面有了大幅度的提高,适用于甘肃省铁路货运量的预测。因此,应用该模型对甘肃省2015年到2017年的铁路货运量进行预测,为该地区的物流运输及其他相关行业的发展提供可靠的指标依据。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。     

轨道交通短期客流预测方法及其算法研究

轨道交通客流预测对轨道交通日常运营有着重要作用,文章首先根据轨道交通历史数据,对其客流特性进行了分析,着重利用灰色模型对轨道交通短期内的客流量进行建模预测,利用马尔科夫链修正和改进模型预测结果;为了方便客流预测的自动化实现,给出了整个客流预测过程的流程图,并对其预测算法进行了研究。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。     

高层建筑沉降对施工阶段拟建隧道影响模拟分析

在运营和拟建的轨道交通线路周围进行任何工程建设,都将对线路的轨道和结构变形产生影响。为正确评估此类工程建设活动的影响,必须选用合理的计算方法、计算模型和计算参数。以实际工程为背景,利用有限元-半无限元耦合静力计算模型,预测分析了某高层建筑后期沉降所引起的不同施工工况下拟建地铁区间隧道的变形和内力值,并提出了控制高层建筑沉降影响的建议。     

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。     

基于BP神经网络的瓦斯隧道突出预测系统开发研究

瓦斯隧道突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型。为了提高突出预测的准确性和增强预测方法的可操作性,采用BP神经网络建立瓦斯隧道突出预测数学模型。借助ASP.NET技术、C#语言和SQL Server 2008数据库,在C#.NET环境下利用Matlab引擎技术调用神经网络工具箱,成功构建了突出预测系统。以肖家梁隧道为例对该系统进行实际检验,预测结果与隧道实际状况达到了较好的一致性,可实现瓦斯隧道突出的准确预测。     

快速原型法在深圳地铁AFC系统中的应用

系统地描述快速原型法在深圳地铁AFC应用系统实施过程中的应用,分析深圳地铁AFC应用系统在改进更新过程中遇到客观阻力的原因,并对采用快速原型法的两种分类途径解决实际应用情况进行阐述.     

工程项目投标报价前的成本预测

从重视日常管理和积累技术资料着手，为提高成本预测的准确性创造条件。此文阐述了工程项目的投标报价和施工前的成本预测，对确保工程项目的经济效益具有重要意义。     

总线式智能可控顶驱动电源的研制与应用

本文介绍了一种基于现场总线工作方式的可控顶控制驱动电源,它具有智能判断故障并导向安全的功能,响应速度快、可靠性高、安装维护方便灵活等特点.结合其已经成功应用于站场的实际情况,该系统有着十分广阔的市场前景和明显的经济效益.     

西安地铁3号线客流趋势预测研究

在目前我国城市已运营的轨道交通线路中,实际客流与设计客流偏差较大的问题普遍存在。以西安地铁3号线为例,研究其现状客流特征,并与原设计客流对比,分析主要客流预测指标与实际值的偏差及原因。在综合考虑客流影响因素的基础上,提出3号线研究年度内各年客流预测推荐值,对其原客流预测进行校正。最后,结合3号线客流发展规律,对城市轨道交通规划设计及运营提出相关建议。在线路运营初期对客流趋势进行预测,为合理增购车辆、制定运营计划提供依据,为其他线路进行客流趋势预测提供参考。     

基于广义回归神经网络的货运量预测

根据货运量形成的原因 ,分析了货运量和相关影响因素之间的关系以及货运量预测的特点。在此基础上 ,建立货运量预测的广义回归神经网络 (GeneralRegressionNeuralNetwork ,GRNN)模型 ,并以我国 1981～ 2 0 0 1年的货运量和相关经济指标的历史统计数据作为学习样本 ,通过拟合训练和外推预测分析 ,验证了GRNN用于货运量预测的有效性     

基于概率分布的轨道不平顺发展统计预测

针对轨道不平顺的随机性,应用数理统计原理和方法,对轨道动态不平顺检测数据进行统计分析,研究轨道不平顺的概率分布特性。分析讨论基于不平顺分布函数特征的不平顺发展统计预测方法,比较不同统计预测模型的预测效果和预测精度。研究结果表明:轨道不平顺概率分布接近于正态分布;在轨道不平顺概率分布特性分析的基础上,指数平滑预测方法具有较好的预测效果和预测精度,能够用于轨道不平顺发展预测问题的研究。