基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明：改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。     

多源数据驱动CNN-GRU模型的公交客流量分类预测

为精准分析公交线路与站点不同客流的出行特征及时变差异性，结合深度学习理论，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与门控制循环单元(GRU)组合的公交客流分类预测模型；融合匹配公交一卡通刷卡、公交车GPS轨迹、线路和站点基础信息、气象等多源数据，实现公交客流数据重构；采用K-Medians算法将乘客分为通勤类和非通勤类；以乘客类型、历史客流量、时段、高/平峰、星期、降水量、重大活动等因素为输入向量，分别建立CNN与GRU单一模型，并利用均方误差、均方根误差、平均绝对误差为评价指标，开展预测；针对单一模型不适用多特征时间序列预测等问题，分别构建了由CNN和GRU组合的线路客流和断面客流预测模型；以北京市特15路公交为例，预测工作日与非工作日场景下的线路及断面的分类客流。分析结果表明:对于通勤类和非通勤类线路及断面客流，组合模型的均方误差相比单一模型平均降低了57.932、13.106和33.987，均方根误差平均降低了1.862、1.058和1.538，平均绝对误差平均降低了1.399、0.487和0.613，可见，多源数据驱动下的CNN-GRU组合模型具有良好的预测性能。      

基于CNN-LSTM组合模型的铁路枢纽站出租车需求量短时预测研究

考虑铁路枢纽出租车客流需求量短时波动和历史时间序列等影响因素,为提升铁路枢纽站出租车需求量短时预测精度,提出了一维卷积神经网络(CNN)与长短时记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型(CNN-LSTM)。采用人工计数法,获取铁路枢纽站出租车客流需求的时间序列数据,根据供需量平衡理论,建立理想条件下需求量短时计算模型。以标准化原始数据为CNN的输入,分别通过双层卷积和池化,提取原始数据特征向量输入特征,并以此作为LSTM的训练数据进行短时预测,将预测数据标准化还原后可得到匹配原始数据的预测数据。对比分析SARIMA、LSTM预测模型,构建的CNN-LSTM组合模型RMSE值有所降低,表明构建模型适用于铁路枢纽出租车需求量短时预测。     

基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究

站间短期客流预测是高速铁路运营管理的重要依据.首先在提取原始客流数据特征的基础上得到样本和标签集,然后基于栈式自编码算法预训练神经网络模型参数,最后构建神经网络预测模型.以渝万高铁为例,采用2016年11月到2018年10月数据进行验证,结果表明:提出的模型预测误差为12.08％,与其它4种常用预测模型相比精度分别提高12.12％、1.12％、6.9％和19.12％,模型适用于短期客流预测.     

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公交站点短时的客流预测是智能公交调度系统中重要的决策基础与技术支持. 在对短时客流特性进行分析的基础上,提出了以卡尔曼滤波作为公交站点短时客流的预测模型,并给出了模型的求解过程. 选用了一条实际公交线路中客流量较大、客流变化明显具有代表性的站点进行了采集数据和实例分析,数据结果的平均绝对误差为5.1771,均方误差为0.7961,表明提出的模型与算法可以有效地对短时公交客流进行预测. 与人工神经网络预测结果比较,在相同的实例数据下,其平均绝对误差为10.4770,均方误差为1.6724,结果表明使用卡尔曼滤波建立的模型比较准确,说明本文所提出的方法预测误差小,具有现实的应用意义.     

基于灰色理论的城市轨道交通短期客流预测研究

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。     

基于VMD-LSTM轨道交通客流预测模型

客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分.为实现客流量的准确预测,首先采用变分模态分解(VMD)将时序客流数据分解成不同时间尺度下的本征模态函数(IMF),降低数据噪声对客流预测模型的影响,再结合长短时记忆神经网络(LSTM)进行预测,提出VMD-LSTM预测模型.采集明尼苏达州州际轨道交通客流数据对模型进行验证.结...     

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

背景值优化的灰色马尔科夫模型在铁路客流预测中的应用

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物,虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

内河船舶防污染现状及发展趋势

分析了我国内河船舶防污染管理的现状,并与发达国家的防污染管理进行了对比,探讨我国内河防污染管理的发展趋势,以期对加强内河防污染管理提供依据。     

Remark on Regularity of Continuous Operators on AL-Spaces

Let E and F be Banach lattices．It is known that if every continuous linear operator from E into F is regular，then，under some mild assumptions on E or F，either E is lattice isomorphic to an AL-space or F is lattice isomorphic to an AM-space．Here we present a characterization on an AL-space E such that every bounded linear operator from E into a Banach lattice isregular．A counterex．ample is also provided，which shows that the results are unexpected even if the domain is an AL-space or the range space is an AM-space．     

基于信息技术的船舶—岸基管理系统研究

文章提出了计算机辅助船基的管理方法,设计了B/S与C/S混合型管理系统,并结合航海国际公约的具体要求,阐述了数据库框架设计、网络建设与数据通信方法、航海计算子模块编程与数据库访问操纵编程、界面可视化编程等具体内容。经测试表明,系统能实现船舶基础资料管理、设备与备件管理、船员管理、航次管理及相关货物管理、检验修理管理、应急演习与海事管理等功能。     

基于UML工作流模型的应用研究

分析了工作流模型的组成,根据统一建模语言的特点,形式化定义了为工作流过程建模的UML活动图结构以及建模规则,给出一个应用实例来描述建模过程并对模型作了详细分析。     

基于资源优化的枢纽机场中转仿真

机场资源的有限性是限制枢纽机场发展的最重要因素之一,如何能够提高中转资源的利用率已经成为改善枢纽机场中转运行效率的关键性问题.采用离散事件仿真技术根据中转航班旅客到达人数的变化实时分配中转资源,并使用SIMIO仿真软件实现了上海浦东国际机场的中转运行情况,以基于资源优化的思想,为每个航班动态指派中转资源.优化结果表明,实时分配的机场资源提高了中转资源的利用率.