珠海市陆岛交通需求分析与预测

探讨珠海市陆岛交通需求分析与预测的方法。首先介绍了珠海市陆岛交通概况，将陆岛交通需求细分为海岛居民商务人士的通勤需求以及旅行社游客的旅游需求，并在此基础上进行分析与定性预测，最后对陆岛交通淡旺季进行量化分析并给出结论。     

基于曲靖新区城区主干道路的交通量预测方法研究

以曲靖新区城区主干道路工程为实例,采用国际通用的"四阶段"预测方法,对交通生成、交通分布、交通方式划分和交通分配进行预测。根据交通量预测结果,本道路进行了双向6车道和交叉口设计,符合路网使用要求,满足区域交通需要。     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。     

大数据环境下船舶交通客流量实时预测模型

针对当前船舶交通客流量实时预测方法受到冗余数据的影响,导致预测结果精度较差,因此提出大数据环境下船舶交通客流量实时预测模型。从进、出站客流均值和极值两方面,分析船舶交通客流量时间序列特征,引入决策表简约信息属性,剔除冗余数据,构建船舶交通客流量实时预测模型,分析正常和异常船舶交通客流量转换方程,了解短期内客流量变化情况,简化实时预测模型,确定时间序列中各个元素权重系数,实现船舶交通客流量实时预测。实验结果表明,该模型预测的客流量与实际客流量一致,预测结果精度较好。     

物流链上物流分布量与分配量预测方法研究

物流链上的物流分布量和分配量的预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,本文对物流分布量和分配量的预测方法进行了研究分析,把交通OD货流预测法应用到物流量预测的领域中来,并通过实证分析将它与其他几种常见预测方法进行了比较,为区域物流需求预测提供了较合适的思路和方法。     

我国水路交通投融资现状及发展趋势

从我国水路交通投融资的特征入手,分析了目前我国水路交通投融资现状及存在的问题,并结合现行投融资政策导向预测了未来水路交通投融资的发展趋势。     

基于大数据的船舶交通客流特征组合预测模型分析

为了提高船舶交通客流特征预测的时效性,设计基于大数据相关技术信息,提出将粗糙集和支持向量机预测机制结合的预测分析模型。首先运用粗糙集属性,对大数据下的船舶交通客流信息,进行数据出行约简,删除数据中冗余属性,继而建立支持向量机回归预测机制,将约简后的船舶交通数据样本,作为数据预处理器,通过对条件值进行筛选,并量化为一张二维表格,作为决策表,重新组合成为训练数据样本,输入SVM中,进行学习训练,实现交通客流特征的组合预测。仿真实验表明,该模型预测结果特征比真实性提高29%,有效时序性提高35%,可以证明该预测模型的预测结果时效性更强。     

交通人才预测方法的探讨

本文论述了交通人才预测方法及其预测模型的构建，并提出了交通人才预测模型的分析与说明     

基于船期表的一种集装箱码头闸口交通需求智能预判方法

通过集装箱码头闸口交通需求源于船期表具有季节性和非线性特点的系统分析，提出基于每条班线船期表来预测其对码头闸口产生交通需求的思想，采用季节性时间序列方法处理集港车辆到达码头闸口随时间的数量分布，建立处理后的时间序列数据与预测交通量之间非线性关系的人工神经网络模型。在天津港集装箱码头闸口进行具体例子应用，证明了该方法优于传统非线性预测方法、概率分布拟合方法和季节性线性时间序列预测方法，显示其可行性。     

城市轨道交通车站分向客流预测方法研究

城市轨道交通车站分向客流预测数据是各出入口通道设计的重要依据,目前适合我国城市轨道交通车站分向客流预测研究工作开展并不多。文中以车站所属的线路客流预测数据为基础,根据车站周边土地利用现状及规划情况,采用＂逐层分解＂法预测各个出入口通过客流量,并研究了全日小时及高峰小时内部的波动系数,通过广州市轨道交通13号线鱼珠站分向客流预测研究证明,预测方法是合理且可行的。     

AIS在海上交通调查中的应用

摘要:海上交通调查的基本目的是采用一切有效手段收集海上交通的基本数据并随之进行统计分析和理论研究,以便从宏观上和微观上掌握和了解海上交通的实际状况、基本特征和一般规律。通常所说的海上交通调查主要指交通观测。随着船舶自动识别系统(AIS)的诞生和完善,传统交通观测方法的弊端暴露无遗。通过对海上交通观测的新老方法的分析比较,提出了AIS在海上交通调查过程中需要解决的技术问题,并结合宁波虾峙门的实地观测进行了具体的应用。     

Transtar在地铁站施工交通组织方案评价中的应用

为了保证施工期间交通组织方案的有效性和科学性,有必要对方案进行评价,在分析比较几种常见评价方法的基础上,选用Transtar软件进行了地铁站施工交通组织方案的评价。以武汉市地铁二号线积玉桥站施工组织方案为例,探讨了Transtar在区域交通组织方案评价中的应用,提出了在没有现状OD数据的情况下,利用交通量反推标定交通分布重力模型参数,从而进行交通分布预测。     

基于回声状态网络的船舶交通事故预测

船舶交通事故的预测结果对船舶交通智能管理具有指导性意义,针对当前船舶交通事故的预测误差大,建模过程耗费时间长等难题,设计基于回声状态网络的船舶交通事故预测模型。首先对当前船舶交通事故预测研究现状进行分析,指出各种船舶交通事故预测建模方法的局限性,然后收集大量的船舶交通事故历史数据,并进行一定预处理,构建船舶交通事故预测样本数据,然后通过回声状态网络的学习建立船舶交通事故预测模型,并采用具体船舶交通事故预测仿真实例分析其性能,回声状态网络的船舶交通事故预测精度超过95%,预测结果十分稳定,缩短了船舶交通事故预测建模过程耗费的时间,是一种高精度、速度快的船舶交通事故预测方法。     

外高桥水域通航环境风险评价

港口重点水域船舶交通环境风险评价是当前港口安全管理的有效手段之一.利用综合安全评估等风险评估方法,识别港口重点水域中船舶通航、靠离泊、锚泊等作业的危险因素及其危害程度,包括气象、水文、通航环境、船舶本身及辅助作业条件,并对其风险进行分析、模拟和预测,进而提出风险处置的基本途径.通过该方法结合上海港外高桥水域船舶交通环境进行应用分析,提出该水域船舶交通环境风险控制的对策及建议.     

杨浦大桥交通车辆噪声预测分析

本文应用美国联邦公路管理局提出的交通噪声预测模型(FHWA),结合国内对汽车噪声的研究成果及杨浦大桥工程的实际情况,确定模型中的有关参数,进行大桥交通车辆噪声预测及评价,并提出相应的防噪和降噪建议。     

现代统计学理论的舰船交通数据特征分析

舰船交通数据特征具有非平稳随机性,通过提取舰船交通数据特征信息,实现船舶优化调度,缓解船舶出海拥堵,提出一种基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析方法,根据出海交叉口构造船舶交通网络体系结构,采用统计采样方法进行舰船交通数据的原始信息采集,采集的交通数据有交通流量数据、船舶行程时间、行驶频次,构造水网分布式可靠度的连接函数,以行程时间可靠性为约束指标参量进行舰船交通数据的统计自回归分析,实现舰船交通数据的统计特征提取,从而分析船舶交通的关联规则性信息,实现舰船优化调度。试验结果表明,采用该方法进行舰船交通数据特征分析,能实现对舰船出海流量和拥堵的准确预测评估,数据分析的统计性能较好,准确可靠。     

基于小波神经网络的短时交叉口交通冲突预测

文中针对交叉口交通冲突量的非线性时间序列特性,将人工神经网络和小波分析理论引入交通安全科学领域,并将两者有机地结合起来,构造基于小波神经网络的交叉口交通冲突微观预测模型,为道路交通事故预测提供了一种新的有效途径。预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,同时能有效节省观测时间和人力消耗。     

国外港口交通量需求预测研究

文中介绍了如何借鉴"四阶段法"预测思路,基于定量计算和定性分析,预测未来一定时期内国外港口可能产生的货运交通量。并将港口货运吞吐量转换为集散交通量,为港口交通规划提供依据。     

港口吞吐量概率预测模型研究

为了模拟港口重叠腹地货运流向情况,并对新建港口吞吐量进行合理预测,引入了概率交通方式预测模型并对其进行改进,且在此基础上建立了负指数货运量概率预测模型。将该模型应用于徐州地区新建港区的货运量分析,预测结果表明新模型具有一定的实用性,可以为港口规划和建设规模的确定提供重要参考。     

现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘

船舶交通变化十分复杂,通过对其数据进行挖掘,可以了解船舶交通变化态势,便于制定相应的船舶交通管控措施。为了更好掌握船舶交通变化态势,提出基于现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘方法。首先采集大量的船舶交通数据,并对数据进行一些预处理,然后采用现代统计理论中的灰色模型和支持向量机分别对船舶交通数据进行挖掘和建模,最后对两者挖掘结果进行组合,并采用实例分析了船舶交通数据深度挖掘效果。结果表明,本文方法的船舶交通数据挖掘精度要高于其他方法,能够更好拟合船舶交通变化态势,在实际应用中价值更高。