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基于对北京市六环内各方向23条公交线路不同站点的现状数据采集,提出了一种公交站点停靠时间预测模型.分析了上下车人数、车内拥挤度、车门数及公交车台阶数等影响因素对公交停靠时间影响程度.根据分析结果,排除台阶数对停靠时间的影响.由于北京市3门铰接车与2门车的停靠时间存在一定的差异,考虑公交车门数对上下车时间的影响,得到3门车公交下车客流分配关系;然后选择上下车人数及车内拥挤度2个因素作为自变量,建立了乘客上下车时间预测模型;进而通过回归分析开门时间最长的车门乘客上下车时间与站点停靠时间的关系,选取二次函数作为公交站点停靠时间预测模型.最后,对2条不同公交线路的公交预测停车时间及实地调查停车时间进行比较,其标准化均方差分别为0.151 0,0.178 2,表明该模型具有较高可靠性,可应用于公交行程时间的研究. 相似文献
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实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间.通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型.对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较.分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题. 相似文献
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针对BP神经网络用于交通流量预测时存在的不足,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值的方法来提高BP网络的性能.应用改进前后的BP神经网络模型对长沙市具体路段的交通流量进行预测,通过预测结果对比,发现经遗传算法改进后的BP神经网络在降低预测平均误差的同时,迭代次数也比标准BP神经网络大大减少. 相似文献
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高速公路车流量预测为高速公路管理企业对减轻高速公路的拥堵情况、改善高速公路的通行能力等方面提供了不可或缺的数据基础,也对其未来收益提供了参考。论文以福泉高速公路为研究对象,选择BP神经网络进行预测;其次分析车流量预测的影响因素,确定神经网络的输入和输出变量的数据类型、确定BP神经网络的层数及各层神经元的数量、各参数值,利用MATLAB构建完整的BP神经网络预测模型,最后收集样本数据,进行数据的预处理,利用样本数据对神经网络进行训练,包括训练完成后输入已知数据,进行实时预测,通过MATLAB进行仿真,证实方法可行有效,得到的结果证明BP神经网络的结构和参数值都是比较合理的,可以较好模拟现实环境,进行比较准确的预测。 相似文献
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基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过对基坑实测变形数据进行整理和分析,对未来变形量作出预测,保证基坑安全。结合BP神经网络的高度非线性映射能力,提出了一种基于BP神经网络的基坑变形时间序列预测方法。在基坑开挖过程中,采取滚动预测的方法,不断利用前期已有实测数据建模预测后期变形量,以实现信息化施工和动态控制。实例分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度,并能获得满意的预测结果。 相似文献
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东莞市石龙镇南三桥主桥为40m+2×73.5m+40m预应力砼V型墩连续刚构桥,属于较小跨径的V型墩刚构桥,其结构设计、计算分析均有独特之处.简要介绍东莞市石龙镇南三桥主桥的结构设计特点,总结设计体会. 相似文献
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5月,公路建设完成投资4601亿元,增长13.4%;公路货运量增长7.7%,回升2.4百分点;公路客运量下降1.2%。 相似文献
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该车辆下线检测系统能够自动识别某汽车所采用的发动机ECU、AT和AMT变速器TCU、整车防盗设备IMMO、乘员保护系统SRS及ABS防抱刹车系统控制单元的型号,并采用虚拟仪器技术,实现各种电控单元的故障诊断、实时参数测量和执行器测试等功能。此检测系统在该汽车生产线上的应用表明,其可作为车辆下线前车载电子器件是否正常工作的判断依据,并可同时提供车辆车况跟踪、统计和分析的实测数据。 相似文献
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盾构掘进机刀盘研制实例 总被引:2,自引:0,他引:2
刀盘是盾构机中的重要部件,具有开挖地层、稳定开挖面、搅拌碴土等功能,处于盾构机与地质状态紧密关联的最前沿。文章通过对刀盘研制实例的剖析,简单介绍了刀盘设计的基本方法、刀盘的制造工艺以及刀盘样机在工业性试验中所取得的成果。 相似文献
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在溶洞发育的石灰岩地区进行桩基础的施工 ,各种事故的发生机率是比较高的。广肇高速公路新兴江大桥桥址属于石灰岩地区 ,桩基施工前后历时一年半 ,该桩基施工的事故具有典型性。对本工程施工所遇事故的成因及所采取的处理方法进行了简要的介绍 相似文献