基于数据融合的地铁客流量预测方法

为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量 ,通过分析城市地铁交通客流量的特点 ,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点 ,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法 ,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明 ,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。     

用相关路段交通流逼近目标路段流量的神经网络方法

为了研究城市道路动态变化的交通流量之间的关系，本文分析了城市道路交通流量分布的特点，提出了用相关路段的流量数据逼近目标路段流量的思想，给出了用于逼近的神经网络模型、具体算法和评价标准，在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练，测试了训练后的网络的性能，并与传统的多项式逼近方法进行了比较．实验表明，采用基于神经网络的非线性动态逼近方法较传统的多项式逼近方法能够更加有效的改善逼近的误差．     

基于MRA和AMFNN的交通流量预测

为了研究城市道路动态变化的交通流量，本文提出了在多分辨率分析(MRA)的基础上利用加乘模糊神经网络(AMFNN)进行预测的方法，并给出了交通流量的预测模型，同时，用实测的流量数据测试了模型的性能．仿真实验表明，采用基于多分辨率分析的加乘模糊神经网络非线性方法能够获得较满意的预测结果。     

基于小波和Kalman滤波的交叉口流量组合预测

为更准确地预测动态变化的道路交叉口流量,根据城市道路流量分布的特点,提出了在小波分析和离散 Kalman滤波的基础上进行组合预测的方法.这种方法将路口的流量数据构造成几个相关序列,对每个序列分别 进行小波变换和Kalman预测,然后将各序列的预测值组合成最终结果.这种预测方法可用于其他动态流量预 测,如路段流量预测、路口流量分配预测等.实验表明,该方法可以有效地减少预测误差,并具有较好的鲁棒性.      

影响气泡混合轻质土强度的因素及质量控制

介绍了气泡混合轻质土的制备原理,分析了影响气泡混合轻质土强度的因素,提出了提高气泡混合轻质土强度的途径,指出气泡混合轻质土是一种利废、环保、节能、低廉且轻质高强、不吸水、不燃性的新型建筑节能材料。     

基于小波和Kalman滤波的交叉口流量组合预测

为更准确地预测动态变化的道路交叉口流量，根据城市道路流量分布的特点，提出了在小波分析和离散Kalman滤波的基础上进行组合预测的方法．这种方法将路口的流量数据构造成几个相关序列，对每个序列分别进行小波变换和Kalman预测，然后将各序列的预测值组合成最终结果．这种预测方法可用于其他动态流量预测，如路段流量预测、路口流量分配预测等．实验表明，该方法可以有效地减少预测误差，并具有较好的鲁棒性。