基于BP神经网络算法和时间序列模型的气温预测方法

基于2022年亚太杯数学建模竞赛中关于全球气候变化问题的第一问展开研究，使用BP神经网络算法和时间序列模型预测未来全球气温达到20℃的年限，并对预测结果进行检验，结果表明时间序列模型预测精度更高。     

基于微分进化算法的逻辑斯谛沉降预测模型

预测沉降的逻辑斯谛曲线模型，其函数表达式是一非线性方程，采用传统方法对模型参数进行回归处理往往因为计算复杂和人为因素的影响，而使预测结果带有较大的误差。为此，用微分进化算法来直接估计逻辑斯谛曲线模型的待定参数，从而建立了基于微分进化算法的逻辑斯谛沉降预测模型。基于MATLAB环境编写了算法的实现程序，结合实际工程的沉降观测数据进行了模型的应用研究。实例计算结果表明，基于微分进化算法的逻辑斯谛曲线模型具有良好的适应性，能很好地反映地基沉降变形的规律，拟合实测沉降数据精度较高，该模型具有一定的参考和使用价值；作为一种简单、鲁棒的算法，微分进化算法在求解高维复杂非线性问题中表现出求解速度快、自动化程度高、程序通用性强、初值区间选择无关性等优点。     

运行速度预测模型研究及其程序实现

运行速度作为线形设计效果最直接的反映,与公路交通安全密切相关,运行速度概念和设计方法在公路设计安全方面的应用,已经得到了广泛的认可。因此,其预测模型也成为大家关注的焦点。文章首先探讨了影响运行速度的因素,然后研究了运行速度的两种预测模型,并针对其中较为成熟的预测模型,编制相应的程序,使运行速度的应用更为方便和快捷。     

基于粒子群优化人工神经网络的临界行车安全距离预测

针对行车安全距离预测中的各种非线性问题,提出一种基于粒子群优化人工神经网络(PSO-ANN)的临界安全距离预测方法。通过粒子群优化(PSO)算法优化人工神经网络(ANN)的权值和阈值,避免ANN容易陷入局部最优的问题,并通过迭代找到全局最优解。以路面情况、前后车速度以及前车减速度作为输入,临界行车安全距离作为输出,应用PSOANN建立预测模型,通过训练收集的样本数据预测行车安全距离,并与当前常用的ANN预测结果进行比较,结果表明:与ANN方法相比,PSO-ANN算法更稳定,且预测结果的平均绝对误差降低了7.8%。     

高速公路交通事故模糊逻辑预测模型改进研究

以AADT、路段长度、车道数、大型车比例和地形条件作为模型输入变量,以每公里事故数作为模型输出变量,结合辽宁省高速公路数据构建基本的交通事故模糊逻辑预测模型.考虑到模糊集合结构和模糊控制规则对预测结果可能产生的影响,提出调整模糊集合和融入先验知识构建规则库的模型改进方法.以粤赣高速和开阳高速为案例,分析了基本模型与改进模型的可移植性.最后,应用同样的数据构建了负二项分布事故预测模型,并与模糊逻辑预测模型进行了对比分析.研究结果表明,纵向比较,模糊集合细化一定程度提高模型预测精度,细分模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少8.3%,模型优度提高0.357;横向比较,融入先验知识构建模糊规则库能一定程度提高模型预测精度,基本先验模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少1.9%,模型优度提高0.164.融入先验知识后模型的可移植性增强,平均预测精度高于基本模型,相对误差大于0.5的样本数减少3.8%,总体误差减少3.4%,总体平均相对误差减少4.1%,模型优度提高0.385;但细化集合的模型可移植性较低,与粗分和基本模型相比各个指标值均不同程度变差;而模糊逻辑事故预测模型与负二项分布事故预测模型在预测精度和可移植性方面均无显著差异.      

黄土路基工后沉降预测模型对比研究

工后沉降是造成路基沉降变形的主要原因,研究路基工后沉降的规律并预测最终沉降量对工程设计具有重要意义.利用兰武二线黄土路基工后沉降的长期观测数据,提出一种新的分析预测模型--似固结模型,并与泊松模型、指数模型、对数模型、双曲线模型的预测结果进行对比分析.结果表明:双曲线模型与似固结模型的误差平方和与预测曲线的误差均较小,能较好地反映黄土路基工后沉降的规律,两者相互印证,提高了工后沉降预测的可靠度.利用各种预测模型对不同测点工后沉降进行预测分析后的对比研究表明,似固结模型对黄土路基工后沉降的预测有较广泛的适用性,研究结论对于黄土地区铁路建设具有一定的借鉴意义.     

砂黏复合地层盾构掘进参数变化规律及掘进速率预测研究

为研究砂黏复合地层中复合比与盾构掘进参数之间的规律，依托石家庄地铁1号线白留区间隧道工程，基于现场盾构掘进试验，通过对盾构原始掘进参数的二次转换，建立标准推力-标准转矩特征空间，并对传统盾构掘进速率模型进行修正。研究结果表明： 1）正常掘进状态下，标准推力和标准转矩成对数关系，随着复合比的降低，标准推力和标准转矩增加； 2）根据参数点在特征平面的分布和对应的施工状态，将特征平面划分为Ⅰ区(正常掘进区)、Ⅱ区(转矩偏大区)和Ⅲ区(推力偏大区)，并依据复合比的不同，将正常掘进区进一步划分为Ⅰ1、Ⅰ2、Ⅰ3、Ⅰ4区； 3）基于标准推力和标准转矩，建立适用于砂黏复合地层的掘进速率预测模型。     

高级车辆事故自动呼救系统阈值对驾驶员伤情预测的影响

为提高高级车辆事故自动呼救(AACN)系统的抗干扰性和事故信息的准确性,对AACN系统的门槛阈值设定进行了研究。首先,选取统计的交通事故数据进行影响因素分析,得到速度变化量对驾驶员伤情的影响较大的结论,同时建立驾驶员伤情预测模型;然后,对台车碰撞加速度数据进行处理得到不同门槛阈值下的速度变化量,分析其对驾驶员伤情预测的影响;最后,提出考虑伤情等级补偿的AACN系统触发算法。结果表明:AACN系统门槛阈值影响对驾驶员伤情的预测,通过补偿算法,可以有效提高AACN系统伤情等级预测的准确性。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

城市轨道交通与地面常规公交换乘客流预测模型研究

轨道交通与地面常规公交共同支撑着城市公共交通系统.一个城市轨道交通系统效率的发挥,有待于作为集散客流重要交通方式的常规公交的配合,科学地分析与预测轨道交通与常规公交之间的换乘客流量,可以为确定交通枢纽建设的合理规模、各种交通工具在枢纽中的布局分布等提供依据.本文在总结各种客流预测模型的基础上,针对城市的不同情形给出了不同的换乘客流预测模型.