The influence of alternative data smoothing prediction techniques on the performance of a two-stage short-term urban travel time prediction framework

This article investigates the impact of alternative data smoothing and traffic prediction methods on the accuracy of the performance of a two-stage short-term urban travel time prediction framework. Using this framework, we test the influence of the combination of two different data smoothing and four different prediction methods using travel time data from two substantially different urban traffic environments and under both normal and abnormal conditions. This constitutes the most comprehensive empirical evaluation of the joint influence of smoothing and predictor choice to date. The results indicate that the use of data smoothing improves prediction accuracy regardless of the prediction method used and that this is true in different traffic environments and during both normal and abnormal (incident) conditions. Moreover, the use of data smoothing in general has a much greater influence on prediction performance than the choice of specific prediction method, and this is independent of the specific smoothing method used. In normal traffic conditions, the different prediction methods produce broadly similar results but under abnormal conditions, lazy learning methods emerge as superior.     

新型浮式激光雷达测风浮标体选型研究

在海上风剖面测量的过程中,相对于传统的海上测风塔,浮动式激光雷达测风浮标系统具有明显的高灵活性和高性价比的优势,新型浮式激光雷达测风浮标体的结构选型至关个重要。本文简介了三种典型的浮式激光雷达测风浮标,并在此基础上初步设计并给出了四种新型浮式激光雷达测风浮标的选型方案;对四种选型浮标做了完整稳性计算和对比分析;应用AQWA程序在频域范围内,计算并对比分析了四种选型浮标的频域响应特性;忽略风和流仅考虑波浪的作用,对此四种浮标选型方案进行短期预报,并做对比分析。结果表明,三体组合式浮标结构形式综合性能更佳,可以考虑其作为新型浮式激光雷达测风浮标的结构形式。     

中—尼—印跨喜马拉雅铁路通道探讨

中国和印度两国的经济目前正处于高速发展期,双边贸易和人员交流也逐年迅速增加。一方面,虽然两国接壤,但是客运和货运主要依靠航空和海运,难以满足未来运输需求及可持续发展的要求;另一方面,邻国尼泊尔迫切需要1条连通外界的通道,以发展本国经济。本文利用引力模型预测了2050年之前中国与印度的双边贸易额,并根据历年货运量与贸易额的关系、旅客人数及人均GDP的关系及相应分担率,推算了中国—尼泊尔—印度铁路的货运量及客运量,从而分析了修建铁路通道的必要性;根据可能的铁路线路,通过工程类比估计了铁路的建设成本和回报期;最后,分析了铁路建设带来的经济效益、社会效益和环境效益。     

船舶运动极短期预报方法综述

文章对船舶运动极短期预报技术进行了探讨和评价。论述了极短期运动预报的定义,从不同角度对极短期预报方法进行了分类。并对极短期预报方法的发展进行了叙述及讨论,分析了这些预报方法的优点和缺点,并对今后极短期运动预报技术研究的发展提出了建议。     

离心风机的内部流场数值模拟及噪声预估

建立后向板型叶片离心风机的流场模型,运用非结构化网格对流场模型进行网格划分,流场模拟的湍流模型采用标准k-ε模型,风机旋转区与非旋转区的耦合采用移动参考坐标系模型MRF,利用Fluent流体分析软件对离心风机的三维流场进行模拟仿真,得出叶轮、蜗壳的速度、压力等分布云图,在此基础上,运用数值计算方法对所研究的离心风机进行噪声预算,结果表明：考虑蜗壳与叶轮之间的区域计算所得流场更加符合实际工况;叶轮对气流做功,叶片根部气体的速度最小,叶片边缘处速度最大;蜗壳内侧的静压与全压均偏低;蜗壳的静压与动压在蜗舌区域均发生突变。研究结果有助于了解风机内部流场的运动规律,为风机结构优化及噪声优化研究提供参考。     

基于GA-BP模型的铁路货运量预测

针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足,提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化,目的保证其预测精度.首先引用灰色关联分析法,以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度,然后按照其关联度在标准值之上的关联因子,建立GA-BP神经网络预测模型.最后通过实例分析表明,此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法,从而证明该方法的可行性和有效性.     

基于TransCAD进行交通需求预测的交通影响评价研究

介绍了TransCAD的功能及特点,以及乌鲁木齐市进行交通影响评价的情况。结合乌鲁木齐市交通影响评价项目,探讨TransCAD在交通影响评价项目的四阶段预测过程中的应用。研究了双约束重力模型在出行分布预测中的应用,同时应用OD反推法对项目背景交通量进行预测。将软件预测结果与人工预测结果及现状流量进行对比分析,发现软件预测结果基本能够反映现状交通量,其结果整体稳定性较高,预测偏差相对人工预测结果较小。该方法提高了数据预测的客观性和合理性,能够为评价提供可靠的数据支持。     

基于“三阶段法”的高速铁路短期运量预测

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素,采用在“四阶段法”运量预测基础上改进而成的“三阶段法”进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测,然后采用多元LOGIT模型进行方式分担,最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例,采用“三阶段法”预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。     

小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析

利用GM（1,1）,BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预测模型精度的提高.在既有监测信息较少的情况下,GM（1,1）模型预测精度虽然最高,但缺乏稳定性;单一BP神经网络模型的预测精度由于样本较少,其精度较差.从预测结果的稳定性和精度两个方面综合对比来看,灰色BP神经网络组合模型更适用于小样本监测信息情况下的露天矿边坡变形趋势的预测.     

基于四阶段法的兰州市雁滩商业圈交通需求预测

交通需求预测是交通影响分析和区域规划中的重要组成部分,可以提前消除和避免一些交通隐患和交通问题。兰州市雁滩商业圈作为兰州市重要的新型商业圈,由于发展速度快、建设规模大,对周边的交通产生很大影响。利用四阶段法,得出交通需求预测结果,该结果能够直观地表示出未来规划年潜在的交通出行量,为雁滩商业圈新建企业的交通影响评价及城市区域规划提供理论依据和指导。