铁路工程噪声环境影响评价预测模型分析

本文对铁路工程环境噪声环境影响评价之比例预测模型根据近年来的工作实践，从连续等效声级的基本公式出发，建立了等效运行声级和等效鸣笛声级的概念，推导出比例预测修正模型，修正后的模型将进一步提高预测的准确性。     

灰色理论在高速公路交通量预测中的应用

应用灰色理论,借助于EXCEL及MATLAB,对成渝等几条高速公路的交通进行预测并结合实例建立相应的模型予以验证,通过与实际情况对比,说明该预测模型用于高速公路交通量预测精度较高,且使用方便简便.     

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。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

2008年中国港口集装箱运输预测

<正>2008年将是我国在十七大精神指引下发展的第一年。胡锦涛同志代表十六届中央委员会在中国共产党第十七次全国代表大会所作的报告《高举中国特色社会主义伟大旗帜为夺取全面建设     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于车头时距的快速公交车辆交叉口信号优先

快速公共交通(BRT)是一种新型的公共交通。以车头时距为约束条件，提出在信号控制平面交叉口给予BRT车辆有条件信号优先。有条件信号优先是指给予满足特定条件的BRT车辆信号优先。具体做法是利用车辆自动定位技术预测BRT车辆通过交叉口停车线时刻，估算其抵达前方BRT车站所需时间，并据此判断是否应提供信号优先服务。介绍信号优先的两种实现方法：插入特别相位和跳过相位。与无信号优先的定时控制相比，采用有条件信号优先可以维持BRT车辆合理的抵站间隔，提高服务质量。