基于多步LSTM模型融合的铁路客票订单量预测方法

根据铁路客票订单量的周期性特征,提出一种基于多步LSTM模型融合的铁路客票订单量预测方法.首先构造多个LSTM模型作为第一层预测模型,并采用贝叶斯优化方法训练LSTM模型,得到候选超参数集合;对验证集以候选最优超参数集合代入LSTM模型进行预测,可得到LSTM模型的最优参数集合,再分别以加权求和、线性回归和LightG...     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律,从空间视角探究停车需求与建成环境之间的关系.通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求,以土地利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境,分别构建建成环境对停车需求影响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型...     

基于决策树的水火弯板焰道点判定模型研究

目前,船体外板的制造主要是通过水火弯板工艺实现,而焰道的生成作为水火弯板工艺过程中的核心而备受关注。但由于钢材变化复杂,影响因子众多,难以得到有效的焰道。通过建立决策树模型来对钢板材料上的点进行对焰道点和非焰道点归类判定,进而得出可用于生成焰道的焰道点。实验表明,该模型对待测点的归类正确率达87.6%,能够对焰道点进行有效的判定和归类。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

建成环境对城市交通事故严重程度影响研究

针对城市交通事故分析中缺少建成环境因素的系统考虑,以密度、多样性、交通设计、可达性及公共交通临近度等5个维度表征建成环境,同时考虑个体行为、道路情况、事故类型及自然环境4个方面,运用机器学习算法建立融入建成环境因素对城市道路交通事故严重程度影响分析模型;并以重庆市某区的事故数据进行实证分析。研究结果表明：建成环境变量对事故严重程度有较大影响;从变量重要度排序来看,土地利用混合度(14.29%)、快速路及主干路密度(12.43%)、次干路及支路密度(11.54%)、人口密度(11.35%)与可达性(10.96%)的影响程度较高,累计重要度达60.57%;同时各变量与事故严重程度呈现出非线性关系。     

基于改进的模糊决策树ETC系统客户欺诈分析研究

随着我国ETC系统的普及，对其进行管理成了急需解决的问题，因利用电子标签和智能卡进行欺诈的行为将给高速公路管理部门带来了极大的损失。介绍了一种改进的模糊决策二叉树模型。即采用最优分割熵方法确定最优割点来对数据模糊化，引入模糊数学中的不确定性理论，依据分类的不确定性建造树，生成规则，在此基础上利用规则匹配的方法检测任意的样本数据是否为欺诈数据。     

水泥混凝土路面修复对策选择方法

本文分析了水泥混凝土路面修复方式选择的过程，在大量调查基础上，筛选了12种水泥混凝土路面修复方式典型对策，分析了各种修复方式的技术适用性，提出了基于决策树的修复方式选择方法，这种方法较好地反映了工程师的经验，体现了较好的技术合理性，为路面修复方式的选择提供了依据。     

工程量清单计价模式下投标报价策略技巧与决策理论研究

对工程量清单计价模式与传统定额计价模式进行了比较分析,指出了工程量清单计价模式下的招投标制度的优越性,重点针对清单计价模式下投标报价问题,提出了投标报价中的基本策略和技巧。在投标人选择投标项目的评价过程中,按照投标者的效用观点类型,将不同的损益值转化为效用值后,采用与决策树计算相同的方法和程序进行决策与判断,建立了一种适合工程项目投标的效用决策树分析方法。通过实例分析,验证了这种方法简单易行,科学性好,能够有效地减少评标过程中的主观随意性,增强公正性。     

决策树法在施工合同管理中的应用

决策树法是投标决策阶段常用的一种定量分析方法，但在施工阶段应用较少，此文介绍它的操作原理，并举例阐述在项目实施阶段合同管理方面的应用。     

列车牵引系统网侧过流故障实时诊断与保护策略研究

目前机车和动车组牵引系统网侧过流故障存在诊断与保护方式单一且无法准确定位具体故障源的问题,因此提出了一种基于决策树模型的实时诊断方法:通过离线分析网侧过流故障的相关信号,得出其故障特征量并建立决策树模型;实时采集运行过程中的信号并计算其故障特征量,基于决策树模型来实现故障的准确定位;根据故障诊断结果采取不同保护策略,以...