道路交通事故GM(1,N)预测模型

GM(1,N)模型适合于具有多个影响因素的系统特征变量的预测,文章研究了GM(1,N)模型用于道路交通事故的预测的方法。根据1990～2000年全国道路交通事故统计资料,建立了交通事故死亡人数的多因素灰色预测模型,预测的2000年死亡人数为90324人,相对误差为3.76%,可见GM(1,N)模型预测效果较好,可用于道路交通事故预测。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

基于多因子关联分析的道路交通事故灰色预测模型研究

基于灰关联分析,对道路交通事故的影响因子进行预处理,建立了基于多因子关联分析的道路交通事故GM(1,N)预测模型。对哈尔滨市1994年~2004年的道路交通事故进行实例分析,预测结果表明GM(1,N))模型的预测精度高于GM(1,1)模型及多元线性回归模型。该模型克服了GM(1,1)模型对于波动性较大的非平稳数列预测精度低的缺点,该模型具有简单、有效、预测精度高的特点。GM(1,N)模型是一种动态数据处理方法,且不会出现量化分析与定性分析结果矛盾的现象,能够很好的反映交通事故的未来发展趋势。     

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。     

青藏铁路路基沉降变形的灰色预测模型研究

灰色系统预测模型的本质是对已知数据序列进行类型为指数形式的曲线拟合,然后将曲线延伸到未来,由此对未知的数据做出预测。介绍所建立的青藏铁路路基沉降变形的灰色预测GM(1,l)模型,试验应用表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于灰色理论的高速公路小修保养维修量预测模型

在仅有通车5 a以下维修量的小样本数据条件下,为了合理、科学地预测高速公路小修保养维修量,量化年平均日交通量、年均降雨量、年均温度和通车年限4个因素对维修量的影响程度。提出了基于Matlab的灰色系统预测模型,以实际调研路段5 a的统计数据为样本,运用灰色关联度模型对4个因素的影响程度进行量化评估;分别建立均值GM(1,1)单变量预测模型与GM(1,N)多变量预测模型对维修量进行预测分析。研究结果表明:上述4个影响因素与维修量的灰色关联度均大于0.5,说明上述4个自变量对维修量均具有较大影响;GM(1,1)模型70%的预测结果误差小于15%,GM(1,N)模型75%的预测结果误差大于30%,从而得出GM(1,1)预测模型比GM(1,N)预测模型的预测结果更加准确。因此,对通车5 a以下维修量的小样本数据预测,选用单变量预测模型更加合理、有效。     

基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

针对GM（1，1）模型预测精度差的问题，采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差．按等维新息的思路建立多个改进型GM（1，1）模型，并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法。仿真分析表明，通过该模型可以寻求到多个改进型GM（1，1）模型预测值的最佳组合。     

基于灰色系统理论的短时交通流预测

通过分析短时交通流时序特性,将灰色系统理论应用于短时交通流预测,建立了滚动GM(1,1)预测模型。分析表明:该模型较好地预测了短时交通流的变化趋势。     

应用灰色神经网络组合模型预测深基坑变形

将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高,可较好地预测深基坑变形。     

多变量GM(1,n)模型在桥梁施工挠度控制中的应用

在大跨度桥梁施工控制中,传统单变量灰色理论受误差影响较大,为提高在多因素影响下的挠度预测精度,在单变量GM(1,1)模型的基础之上,通过建立多变量灰微分矩阵方程,结合灰色预测原理,提出一种多变量GM(1,n)关联预测模型.用MATLAB编制了相应的计算程序,并将其应用于新建太中银铁路跨青银高速(75+120+75)m预应力混凝土连续梁的高程预测中,实践结果显示该模型基本准确地预测了架设过程中各梁段高程.     

Skid Prediction

SUMMARY

In this paper, available information about anti-skid devices is reviewed with the specific purpose of bringing out the importance of skid prediction. Then the merits and demerits of three methods of prediction are studied.     

Skid Prediction

In this paper, available information about anti-skid devices is reviewed with the specific purpose of bringing out the importance of skid prediction. Then the merits and demerits of three methods of prediction are studied.     

采用"预测法"防范卡车客车交通事故

1.卡车、客车行车时,不但要注意前方、左边和右边的车辆,而且要注意后方的车辆.只有这样,当后方的汽车突然加速超越自己车时,才不会产生惶恐心理.     

Prediction of Rain Groove Wandering

Summary A new theory to predict rain groove wandering was proposed in which the effect of pattern geometry, sipes, tread stiffness and pitch length on rain groove wandering could be predicted. The mechanism of rain groove wandering was explained by the residual lateral force generated at the interface of tire and road due to rain groove. The peak to peak value of the residual force F pp was found out as the criteria of rain groove wandering and the correlation of F pp and subjective feeling was 0.9, even though complicated practical patterns were included in this correlation study.     

Prediction of Expressway Surface Temperature

应用地表热量平衡方程,考虑太阳短波辐射、大气和地面的长波辐射、潜热、感燕传输等能量之间的平衡,并考虑水汽、气溶胶、浮尘以及云等对太阳短波辐射的吸收和散射,建立了一种较实用的道面温度预报模型.对北京市回龙观站和大羊坊北桥站2011年夏季及冬季对道面温度和自动气象站的常规气象要素观测进行模拟分析,并与该时段内所测到的道面温度进行对比.结果表明:两站道面温度的预测值与实测值的相关系数均在0.90左右,雨雪天时相关系数较小.这表明该模型具有一定的预报水平,且对夏季和冬季不同天气条件下道面温度预报结果均较好,可以运用于高速公路路面状况的实际预报中.     

货车平顺性预测与优化

本文介绍了货车15个自由度振动模拟模型,以及平顺性预测与优化的方法。利用ARPO软件对某货车的平顺性进行了模拟分析,计算值与道路试验值比较吻合。ARPO软件可用于分析汽车结构参数对平顺性的影响,预测和优化汽车的平顺性。     

城市道路交通流预测系统研究

城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构巾的4个核心功能服务器：数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。提小了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。经过实施检验,所捉系统结构与技术方案具有良好的可行性。     

基于城市路口相关性的交通流量预测

利用主成分分析方法对路网中各路口的交通流量进行了相关性分析，构建了相关路口集，提出了根据相关路口集的交通流量预测本路口流量的思想．给出了用于预测的神经网络模型、具体算法和评价标准。在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练，测试了训练后的网络性能。实验表明，采用基于城市路口相关性进行交通流量预测具有满意的准确性和较好的鲁棒性。     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

汽车在雪地上的牵引性预测

本文根据雪地的特性，依据汽车与地面系统力学的原理，提出了汽车在积雪地面上的牵引能预测模型，并用实例进行了验算。