基于SARIMA-BP模型的港口船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。     

船舶航道交通流量预测系统构建研究

船舶航道交通流量日益增加,给船舶航道管理带来挑战,为了提高船舶航道交通流量预测准确性,得到好的管理船舶航道,构建一种船舶航道交通流量预测系统。首先研究船舶航道交通流量预测系统的现状,描述船舶航道交通流量预测系统的工作原理,然后通过对船舶航道交通流量历史数据进行学习,构建船舶航道交通流量预测模型,并将该模型嵌入到船舶航道交通流量预测系统中,最后进行了船舶航道交通流量仿真预测测试,该系统的船舶航道交通流量预测精度不仅可以满足船舶航道交通管理的实际要求,而且船舶航道交通流量预测性能要优于其他系统,表明本文系统是一种可靠、精度高的船舶航道交通流量预测系统。     

基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型研究

实时交通流量预测是智能交通系统的核心内容,智能交通系统中多个子系统的功能实现都以其为基础。交通流具有高度非线性和不确定等特征,且与时间高度相关,可以看成是时间序列预测问题。根据交通流的这些特点,提出基于小波神经网络的道路交通流量实时预测模型,并以某条道路为例,通过Matlab编程实现模拟仿真。仿真结果表明,小波神经网络能够比较精确、快速地对实时交通流量进行预测,网络预测值接近期望值。     

浅析潮汐车道对交通的影响

潮汐车道即可变更车道。根据区域路段早晚交通流量情况的不同,潮汐车道可针对有条件的道路试点开辟出某一车道,以采取不同时段内行驶方向变化的方式,确保出行畅通。     

预制桥梁保持道路畅通：预制结构节省搭建时间，缩短交通中断的时间

桥梁的建设和设计越来越多地采用预制构件，以节省拼装时间。如果一座桥梁搭建在一条繁忙的公路上或其自身负担巨大的交通流量时，通常需要使用预制结构速度最快、最划算的搭建方案。土木工程师们已经想出了各种能符合现场条件要求的预制桥梁基本设计方案。     

杭州余杭武林头水域交通流量调查

运用海上交通工程的基本理论,以对杭州市余杭区武林头水域进行的为期7天的水上交通流量统计为依据,得出武林头水域交通流特点,并在此基础上提出提高武林头水域安全通航的相应建议,即从自然条件、航道条件、船舶条件、交通条件和船员条件等5方面提高武林头水域通航安全。     

2006年6月份滞留的CCS级船舶

为了适应水路运输行业快速发展，全面提高航道、港口规划及管理的科学性，满足水路基础设施建设和管理工作对相关信息的需要，交通部决定依托海事管理机构和航道船闸管理部门建立全国水上交通流量统计调查工作体系，实施基于船舶签证和船闸管理数据的水上交通情况统计制度。为做好水上交通情况调查工作，现将有关事项通知如下：     

基于MapX的GIS-T应用开发实例

简要介绍了MapX的主要功能，并以广州交通流量信息系统(GZTFIS)为例，探讨了如何运用MapX Visual Basic进行专题地理信息系统二次开发，论述了空间与属性之间的双向查询和鹰眼视图的实现过程，并给出了这两个问题的Visual Basic源代码。     

差别定价法在铁路运输中的应用研究

分析了铁路现行全国统一管制价格体制的不足之处,论述了在铁路运输业实施差别定价策略的市场基础与优点,并论证了按淡、旺季和按地区两种标准细分市场来实施差别价格策略的合理性与可行性.     

公路交通事故预防对策研究

公路作为人流、物流和重要载体，在国民经济运行中的基础作用不断加强。随着公路交通流量迅猛增长，交通供求矛盾越来越突出，交通死亡事故越来越频发，我国已进入交通事故高发期。预防和减少公路交通事故，保障交通安全畅通，成为全社会普遍关注的重要问题。