基于信令数据的出行强度影响因素分析模型

为探究城市交通出行强度影响因素及不同因素的影响程度，本文从土地利用与交通基础设施建设两方面出发，分析包括土地利用混合指数，职住混合率熵指数，公共交通站点 500 m覆盖率，路网可达性等17个指标与出行强度的相关关系；基于相关系数和拟合优度分析，提取7个与出行强度强相关指标，基于所识别指标构建北京市中心城区出行强度多元回归模型.模型结果表明，职住混合率熵指数对出行强度的影响最为显著，公共交通站点覆盖率对出行强度的影响比道路网密度和可达性更为明显.此外，给出单一土地利用/交通基础设施指标对出行强度拟合结果的离群特征分析方法，用于评估不同区域基础设施供给与交通出行需求之间的平衡关系.     

基于多元回归的司机驾驶行为对油耗的影响

为量化司机驾驶行为对油耗的影响,根据实车运行数据,提取整车行驶数据中有关驾驶行为的特征参数,基于多元回归分析法,得到与整车油耗相关性较强的显著影响特征参数,建立司机驾驶行为模型,并对司机驾驶行为模型与油耗的强相关性进行验证。选取多个整车运行数据,通过模型计算得到油耗与实际油耗的误差在10%以内,验证了所建模型的精确性。该研究可为司机驾驶行为评价提供参考。     

基于类比分析的宁夏高速公路发展与经济社会关系研究

通过分析高速公路与经济社会各类指标之间的关系,选取相关性较大的几类指标,应用类比法以国内发达省份为对象,运用多元线性回归分析构建各类指标与高速公路路网规模之间的关系模型。以该模型为基础,对宁夏高速公路发展现状进行分析,并根据其经济社会发展趋势,对其未来发展情况进行预测分析。     

城市快速路交通事故持续时间预测

有效的交通事件管理系统需要对交通事故持续时间进行准确的预测。基于北京市122事故报警系统的65000组数据,分别运用多元回归和分类回归树的方法对北京市快速路上的交通事故持续时间进行了建模,并运用另外的8000组数据对预测模型的精度进行了检验,回归模型的误差平均值为30．7463％,分类回归树的误差平均值为29．5197％,误差分析结果表明,多元回归模型和分类回归树模型的结果都比较令人满意;分类回归树并不能显著的提高模型预测的精度。     

城市快速路交通事故持续时间预测

有效的交通事件管理系统需要对交通事故持续时间进行准确的预测。基于北京市122事故报警系统的65 000组数据,分别运用多元回归和分类回归树的方法对北京市快速路上的交通事故持续时间进行了建模,并运用另外的8 000组数据对预测模型的精度进行了检验,回归模型的误差平均值为30.746 3%,分类回归树的误差平均值为29.519 7%,误差分析结果表明,多元回归模型和分类回归树模型的结果都比较令人满意;分类回归树并不能显著的提高模型预测的精度。     

粗粒式沥青混合料配合比模型

级配各筛孔通过率的变化对沥青混合料马歇尔指数的影响存在显著差异,通过合理控制关键筛孔的通过率可以获得最优性能的沥青混合料配合比。采用L50(511)正交表进行了粗粒径(AC25)沥青混合料的马歇尔试验,并采用SPSS软件进行回归分析,分别建立了沥青混合料的马歇尔指数和体积参数与各两两筛孔间的百分用量的关系。结果表明,对沥青混合料马歇尔稳定度、流值和体积参数显著影响的因素,关键筛孔并不只是一个4.75mm筛孔,而是存在显著的交互影响,而且交互影响的筛孔并不一定是两相邻筛孔。影响显著性排列的顺序也存在一定差异。此外受1.18～2.36mm和13.2～16mm两个筛孔间的百分用量影响很小或不受影响。利用本文提出的模型,在给定的马歇尔参数下,通过编程迭代计算,可计算出满足性能要求的沥青混合料配合比,大大减少试验工作量。     

Y型圆钢管相贯节点轴向刚度计算模型

为获得Y型圆钢管相贯节点轴向刚度实用计算公式,基于环向模型和节点局部变形与轴向刚度的关系,建立了半圆拱模型,并导出了节点轴向刚度的理论公式;运用泰勒级数等数学手段,将理论公式中的复杂函数简化为能反映自变量间相互影响的指数函数与幂函数的乘积,并根据单参数分析结果忽略次要因素支主管壁厚比,获得了Y型节点刚度的简化计算式.研究结果表明:节点刚度与材料弹性模量、支主管平面内夹角正弦平方的倒数和主管直径成正比;支主管直径比和主管径厚比对节点刚度的影响较大;简化公式计算的刚度值与有限元计算结果和已有试验数据的相对误差基本小于8%.      

灰色多元回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型.将各模型用于上海港吞吐量预测.可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值.     

船舶转向过程中速度下降问题的研究

随着大型船舶的数量不断增长,船舶转向过程中的速降问题已引起人们的重视。戴维逊、Schoenherr等学者绘制了速降系数曲线图或给出了速降估算公式,但只能用于估算定常回转阶段速度V与转向前速度V0之比,对于船舶进入定常回转之前的过渡阶段的速度下降情况无法估算。本文把船舶的速降系数表征为船舶旋回性指数K′、船舶施加的舵角!以及航向改变量Δ"的函数关系,实现了对转向全过程的速降估算。以超大型油轮OPALIA号为例进行了速降的预报,取得了理想的效果,预报误差最大为14.6%,最小为0.3%。这表明,用多元回归分析的方法实现对船舶整个转向过程中速降的预报具有一定的可行性。