基于CUBE的公共自行车衔接换乘影响研究

为改善城市公交预测模型的预测效果,提高其对交通方案评价的可靠性,分析了CUBE软件PT模块的运行机理,考虑西安市公共自行车的大规模使用和城市交通模型PT模块中未包含公共自行车出行方式的不足,在原有的PT模块基础上增加了公共自行车接驳和换乘模式,提出了一种包含公交、公共自行车、步行共三种出行方式的改进的公交预测模式。以西安市高新区BRT线路规划为例,对改进的公交预测模式进行了应用。改进前后的预测数据对比分析结果显示:添加公共自行车模块后,3条BRT线路连接小区的数量分别增加11个、12个、18个,与常规公交的换乘量分别增加7.5%、8.1%、9.3%,全天客运量分别增加9.2%、10.2%、13.6%,准确反应了公共自行车在改善公交接驳方面的作用。     

拉萨市重大节日期间交通需求预测方法研究

文章在总结国内外重大节日期间交通需求预测研究现状的基础上,分析拉萨重大节日期间的交通特点,并基于传统四阶段法建立新的预测模型,同时以拉萨雪顿节为例对该模型进行验证。结果表明:新的方法能够合理预测拉萨节日期间的客流,为拉萨市节假日期间的交通管理提供理论支持。     

基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高，提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进，通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新，在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正，得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析，将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析，结果表明:改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果，提高了预测精度与稳定性。     

高速铁路车站岔区高路堤沉降组合预测研究

有砟轨道高速铁路车站岔区由于车轨系统动力相互作用复杂，线路几何形位变化较快，且维修难度大。为提高线路稳定性，可将车站岔区有砟轨道更换为无砟轨道。依托中兰客专北滩车站岔区铺设无砟轨道的工程，分别对路基补强方案和路基沉降预测开展研究。为满足岔区铺设无砟轨道的要求，提出路基冲击碾压、堆载预压及路基面封闭隔水的补强方案。基于灰色Verhulst、双曲线和邓英尔预测模型的共性和个性，对三者进行最优化组合。以组合模型的最小误差平方和为目标函数求解最优加权系数，构建组合预测模型。通过预测对比发现，三模型组合预测模型的精度优于任一单一模型和两模型组合模型，且适应性更强更可靠。     

胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素及评分系统的构建

目的分析胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素,构建可视化评分系统。方法提取SEER数据库2004年至2012年有完整随访资料的胃神经内分泌肿瘤患者的临床数据进行统计分析,绘制Kaplan-Meier生存曲线,采用Log-rank检验进行单因素分析,COX回归进行多因素分析,并用nomogram进行COX回归评分系统的可视化构建。结果单因素分析显示,性别、年龄、婚姻状况、人种、是否多发、肿瘤分级、TNM分期、肿瘤部位、组织学类型、是否手术是影响胃神经内分泌肿瘤患者预后的危险因素。多因素COX回归分析显示,性别、年龄、婚姻状况、人种、是否多发、肿瘤分级、N分期、M分期、是否手术是影响胃神经内分泌肿瘤患者预后的独立危险因素。预测模型3、5、10年的预测价值均明显高于第6版AJCC TNM分期系统的预后价值,差异有统计学意义(3年:Z=13.178,P<0.000 1;5年:Z=11.462,P<0.000 1;10年:Z=4.298,P<0.000 1)。结论影响胃神经内分泌肿瘤预后的相关因素较多;本研究绘制的可视化nomogram可根据患者的评分计算出患者的3、5、10年生存率,且预测价值明显优于TNM分期系统,对临床工作具有重要的指导意义。     

基于随机森林算法的盾构改良渣土渗透系数预测及工程应用

为解决土压平衡盾构在富水粗粒土地层掘进时，由于盾构渣土渗透性较高而引起螺旋输送机出口处易出现喷涌等风险问题，基于随机森林算法，选取渣土改良参数包括含水率、泡沫注入比、膨润土泥浆注入比以及掘进地层参数土体有效粒径、水力梯度作为模型输入参数，提出一套适用于盾构渣土渗透系数预测的模型。研究结果表明： 该模型预测精度较高，渣土渗透系数预测值与实测值均位于同一数量级，且均方误差仅为2.4×10-9 cm/s，拟合决定系数可达0.981 9。依托滇中引水龙泉倒虹吸盾构隧洞工程进行应用，对下穿盘龙江喷涌风险源进行判定，并基于该预测模型给出推荐改良参数。在采用推荐改良参数后，盾构下穿过程中渣土渗透系数满足要求，土舱压力稳定，且对上部桥梁结构影响较小，保障了盾构安全、高效掘进。     

基于回声状态网络的船舶交通事故预测

船舶交通事故的预测结果对船舶交通智能管理具有指导性意义,针对当前船舶交通事故的预测误差大,建模过程耗费时间长等难题,设计基于回声状态网络的船舶交通事故预测模型。首先对当前船舶交通事故预测研究现状进行分析,指出各种船舶交通事故预测建模方法的局限性,然后收集大量的船舶交通事故历史数据,并进行一定预处理,构建船舶交通事故预测样本数据,然后通过回声状态网络的学习建立船舶交通事故预测模型,并采用具体船舶交通事故预测仿真实例分析其性能,回声状态网络的船舶交通事故预测精度超过95%,预测结果十分稳定,缩短了船舶交通事故预测建模过程耗费的时间,是一种高精度、速度快的船舶交通事故预测方法。     

西安市出生缺陷趋势数学模型预测研究

目的采用灰色预测模型、ARIMA自回归移动平均模型和NAR非线性自回归动态神经网络模型分别预测西安市出生缺陷率,探索出生缺陷的流行趋势和可能的未来走向。方法对2003-2015年在西安市各级开设产科的医疗保健机构出生的孕28周至生后7 d所有围产儿进行出生缺陷监测并收集资料。用2003年10月至2015年9月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据分别构建数据模型,将同时期实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016至2017年每季度出生缺陷发生率。采用Excel软件进行数据录入,SPSS 16.0软件包进行统计学分析,Matlab软件进行灰色模型预测和神经网络模型预测,ARIMA自回归移动平均模型使用R软件进行预测。结果灰色预测模型提示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为9.62、9.67、9.72、9.77、9.82、9.87、9.92、9.97,呈缓慢上升趋势。ARIMA模型预测显示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为11.98、12.83、11.28、11.78、12.23、11.73、11.80、12.00,仍在较高水平相对狭窄的区间波动。NAR神经网络模型预测西安市出生缺陷率(‰)为13.24、17.91、10.55、16.08、16.47、9.42、11.99、11.68,在2016年到达出生缺陷率峰值,2017年相比2016年开始出现下降。比较3种模型对出生缺陷发生率的发展趋势预测,灰色预测模型、ARIMA模型、NAR模型的均方根误差分别为1.353 009、1.181 373、0.555 347。结论 NAR模型对出生缺陷数据预测更可靠,ARIMA模型次之,灰色预测模型误差相对较大;加强出生缺陷的预防和控制工作仍然是今后较长一段时间的公共卫生重点工作。     

船用中速双燃料发动机放热规律神经网络预测模型的开发

以船用中速双燃料发动机为研究对象,提出其放热规律神经网络预测模型的开发方法。首先建立船用中速双燃料发动机的多维性能仿真模型,对增压空气压力、燃气喷射量和引燃油喷射提前角等不同控制参数进行数值组合,计算多组不同工况条件下的放热率曲线;通过对多条放热率曲线进行参数化分析,明确描述放热率曲线的4个曲线特征参数和特征方程;建立双燃料发动机放热规律神经网络预测模型,以控制参数作为输入量,以放热率曲线特征参数作为输出量,利用多组放热率数据对神经网络模型进行训练和测试。该模型揭示了控制参数与放热率之间的规律,可由控制参数对放热率曲线进行预测。仿真计算结果表明:相比一般的发动机实时仿真模型,神经网络预测模型结果更加贴近发动机实际工作状态。     

基于组合预测方法的公路客运量预测

公路客运量预测是为了超前掌握公路客运量的发展趋势、特征和规律,有助于公路网的规划建设和管理。文章使用基于时间序列和回归分析的组合预测方法,对公路客运量进行预测。首先,分别使用单项预测方法进行客运量预测;其次,在对倒数权系数与合作对策权系数确定法进行改进的基础上,根据单项预测方法或者给予预权的组合预测方法的预测结果的平均预测误差绝对值和平均预测误差平方对预测组合的权重系数进行确定,并进行组合预测;最后,根据预测有效性判断标准,分别对比不同单预测方法之间、基于不同权系数确定方法的组合预测方法之间以及组合预测和单项预测方法之间的预测有效性。对比分析结果表明,组合预测方法预测结果的有效性较多数单项预测方法更优。