平原区四车道无中间分隔带公路事故预测模型研究

针对平原区四车道无中间分隔带公路,借用事故预测模型技术研究其安全特征和规律.基于该类公路安全的定性和定量分析,确定了普通路段、村庄路段、交叉口路段的分段方案,并加强了对货车等车型构成的考虑.建模结果中,交通量、自然交通量中货车比例、第一层路侧危险度、竖曲线弯曲度、横坡度、路面宽度对普通路段,交通量、折算交通量中货车比例、第一层路侧危险度对交叉口路段,交通量、加权的横坡度、路基宽度等对村庄路段的事故有显著影响.最后进行了实例分析.     

公路交通量预测的模型及参数研究

笔者着重研究了公路交通量预测中诱增经济预测模型和弹性系数及转移率的标定方法。在诱增经济预测模型中附讨论了常用时间距离模型外,还提出了当项目缩短的时间和空间距离不明显时,采用相似模型更为合理;在转移率标定中提取了正向和逆向的二次转移曲线;地确定弹性系数的指标的选用,从而为正确推算公路交通量提供理论基础。     

轨道交通轮轨噪声预测模型

为了准确预测轮轨噪声,在分析轮轨噪声产生机理的基础上,运用车辆一轨道耦合动力学理论、噪声辐射与传播理论,建立了轮轨噪声预测模型。在模型中,车轮采用LOVE圆环模型,钢轨采用Timoshenko梁模型,轮轨接触采用Hertz非线性弹性接触。模型计算结果与国际知名软件TWINS的仿真结果比较表明,各轮轨部件的噪声峰值频率不尽相同,但对总噪声贡献的主要频率范围是一致的;模型声级频谱计算值与秦沈客运专线高速行车试验的现场实测值比较吻合,且变化趋势一致。由此说明轮轨噪声预测模型是可行的,可用于铁路轮轨噪声的预测与评价。     

非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征,使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点,依据灰色预测GM(1,1)模型原理,建立客运收入预测模型,以反映其增长性趋势的特点,建立客运收入季节变动预测模型,以反映其季节波动性特点,最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明,预测值与实际值误差小于1％,该模型有效、可行。     

基于数据驱动方法的船舶CII预测模型研究

相比通过物理模型和数值计算进行碳强度指数(Carbon Intensity Indicator, CII)预报,采用数据驱动方法构建模型进行CII预报能避免消耗大量计算资源。在分析已有研究的基础上,总结机器学习、时间序列等数据驱动方法在构建此类预测模型中应用的优势和劣势,以及运用这些方法构建的船舶CII预测模型。对比分析各种算法的优势和劣势可知,运用决策树算法和整合自回归移动平均算法构建船舶CII预测模型的研究目前虽然较少,但其颇具研究和创新空间,开展此项研究有助于在未来构建更准确、高效的船舶CII预测模型。     

基于Gamma与Markov的沥青路面性能预测模型对比分析

路面使用性能预测作为路面管理系统中的重要组成部分,是进行沥青路面养护管理决策的重要依据和前提条件。该文引入Gamma和Markov两种随机过程的相关理论,分别构建沥青路面使用性能预测模型,对与路面退化性质相关的不确定性进行阐述。结果表明：随机过程模型在预测路面性能退化和路面寿命方面具有一定的作用。然后通过Matlab软件编程对沥青路面使用性能和寿命进行预测,获得了沥青路面状态退化曲线,大大提高了预测的精度和有效性。最终以河北省某试验路段为例,通过对Gamma与Markov过程预测模型的对比分析,证明了基于Gamma过程的沥青路面性能预测模型的实用性和优越性,为未来的沥青路面使用性能预测提供了新的思路。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。     

基于小波神经网络的地铁基坑地表沉降随机预测

通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小.在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性.利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化.在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型.工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8％,相比传统公式的计算值更具合理性.     

CR400BF平台动车组故障预警预测研究

根据动车组运维现场实际需求,基于动车组状态参数监控标准、车载报故障逻辑,以及现场重点故障特征等信息,建立故障预警预测模型,制定预警预测故障代码及故障处置建议措施。依托动车组故障预测与健康管理系统开展模型试用,验证了模型的可行性和适用性。通过开展CR400BF平台动车组故障预警预测研究,为动车组的远程监控提供了有力的技术支撑,有效降低了动车组的运行安全风险,保障了动车组的运行秩序。