机场场面交通流量预测方法研究

针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量。首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型提取时空特征;最后,以河南郑州机场为例进行试验验证,比较模型在不同训练数据量下的预测性能与误差指标,结果表明基于仿真指标的预测模型预测结果精确度高且性能稳定。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

基于生成对抗网络的交通流参数实时估计模型

为有效调控道路网时空资源，需实时估计交通流参数。若要准确估计交通流参数，应详细考虑道路网交通流时空特征。本文基于生成对抗网络，提出一种能捕捉交通流时空特征的实时估计模型，即TSTGAN模型。该模型包括生成器和判别器两部分，生成器利用门控卷积神经网络 捕捉交通流的动态空间特征，使用基于注意力机制的长短期记忆神经网络分析交通流的动态时间特征；采用门控卷积神经网络与长短期记忆神经网络构建判别器；通过对抗方式训练生成对抗网络的生成器与判别器，实时获得交通流参数估计值。使用中国山东省淄博市12个卡口设备和美国加州洛杉矶市23个线圈检测器获得的交通流量数据，验证TSTGAN模型的可靠性。结果表 明，TSTGAN模型引入的时空模块能有效提取交通流的时空特征，所得均方根误差和平均绝对误差比现有模型分别降低2.12%~42.41%和1.66%~40.49%，证明所提TSTGAN模型可以提高交通 流参数的估计精度。     

基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测

为充分挖掘交通流量的复杂时空动态相关性以提高交通流量预测精度,引入空间注意力机制与膨胀因果卷积神经网络,提出一种基于时空注意力卷积神经网络的交通流量预测模型（spatio-temporal attention convolutional neural network,STACNN）.首先,由膨胀因果卷积与门控单元构建的门控时间卷积网络模块用于获取交通流量的非线性时间动态相关性,避免在训练长时间序列时发生梯度消失或梯度爆炸;其次,采用空间注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,动态关注不相邻节点之间的空间关系,并结合图卷积神经网络提取路网的局部空间动态相关性特征;然后,通过全连接层获取最终的交通流量预测结果;最后,利用高速公路交通数据集PEMSD4、PEMSD8进行了60 min的交通流量预测实验.实验结果表明：与基线模型中具有良好性能的时空图卷积网络（spatio-temporal graph convolutional network,STGCN）模型相比,提出的STACNN模型预测结果的平均绝对误差（mean absolute error,MAE）在两个数据集上分别提...     

基于双向长短期记忆网络的公交到站时间预测模型

为实现准确预测公交到站时间，提高城市公交出行分担率，本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超参数寻优，并增加Attention机制以提高双向LSTM处理信息能力，构建改进海鸥算法优化增加Attention机制的双向LSTM(ISOA-BiLSTM-Attention)预测模型。使用中国江西省南昌市220路公交GPS数据分方向和分时段预测车辆到站时间，验证模型预测精度。结果表明：整体上来说，Attention机制优化后的双向LSTM模型比单独采用双向LSTM模型预测精度更好；改进的海鸥算法可对双向LSTMAttention模型实现较好的优化效果，相较于现有模型及标准海鸥算法(SOA)优化双向LSTMAttention模型，ISOA-BiLSTM-Attention对于不同方向及不同时段公交到站时间预测的平均绝对百分比误差、均方根误差及平均绝对误差至少分别降低5.96%、9.87%及7.99%；同时，ISOABiLSTM-Attention具有最大的模型...     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

考虑周期性波动因素的中长期空中交通流量预测

为准确把握空域单元交通流量的变化趋势和周期性波动规律,综合考虑气候、季节、交通需求等因素,通过分析中长期历史流量数据,在线性增长模型的基础上,建立了考虑周期性波动因素的空中交通流量动态线性改进模型,采用贝叶斯状态估计和预测方法对模型进行求解,提出了一种根据空域单元流量时序数据预测中长期流量及其变化趋势的预测方法.利用国内典型空域单元实际流量数据,对比分析了上述两种模型的预测性能.实例研究表明:与线性增长模型的预测结果相比,本文模型的流量预测结果更符合我国的实际情况,反映了流量周期性波动特点,年流量预测结果的平均绝对误差从3.14%下降到了1.71%,预测误差的标准差从2.01%下降到了0.02%.      

基于广义时空图卷积网络的交通群体运动态势预测

针对当前高速公路与城市快速路交通拥堵现象愈发严重,为交通管理与控制造成巨大困难的问题,提出了一种基于广义时空图卷积网络(GSTGCN)的交通速度预测模型;基于交通数据自身具有的复杂时空特性,定义了广义交通数据图结构,同时构建了广义图的邻接关系;基于图卷积网络基础理论,采用切比雪夫近似与一阶近似简化了图卷积操作的计算成本,建立了广义图卷积算子;结合广义图卷积模块、标准卷积模块与线性全连接层,提出了用于提取复杂交通数据时间、空间特征的GSTGCN模型;利用美国威斯康星州密尔沃基市快速路网上架设的38个检测器,在21个工作日以每5 min为单位记录了车辆速度、流量和占有率数据,测试了GSTGCN模型在该数据集上的短期交通速度预测精度与训练效率。分析结果表明:相较于传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型、长短时记忆(LSTM)模型以及近期的STGCN模型,GSTGCN模型在交通速度的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差指标上分别降低了22.79%、22.97%和16.73%;此外,GSTGCN模型的训练时长比STGCN模型和LSTM模型分别降低了5.17%和75.71%。可见,GSTGCN模型能够有效处理复杂交通时空数据结构,准确预测交通速度,并为交通管控提供交通群体的运动态势信息。      

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ETC短时交通流量预测是高速公路ETC管理的基础,准确的交通流量预测为交通枢纽管理方案设计与ETC车道的建设规划等提供指导.目前关于短时交通流量的研究很多,但多数是以数学表达式的形式进行模型表示,很难进行准确的趋势描述.本文基于多维时间序列的ETC短时交通流量预测模型,考虑了法定节假日、高速公路免费和天气等外界因素对ETC交通流量的影响,并结合某地尾号限行的特殊性,考虑"周几"因素,以某高速公路ETC车道交通流量数据为基础,进行预测.预测结果显示,该模型预测结果总体平均绝对相对误差为8.10%,表明该模型具有较强的实用性.     

基于猎人猎物优化与双向长短时记忆组合模型的汽车出车率预测

汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度，以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此，本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先，分析汽车出车率的关键影响因素，提取出17个特征影响因子，结合标准化处理后的重构时间序列，基于随机森林算法进行变量的重要度评估，筛选出最优特征集合作为预测模型输入；其次，为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题，建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型，利用HPO的探索-开发机制，实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参；最后，结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明：与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比，HPO-BiLSTM模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%～54.38%、20.67%～57.40%、27...     

隧道出渣设备最佳配合分析

针对隧道出渣时,装载机与倾卸车联合作业中的配合问题进行了深入的研究,分析并建立两种施工机械最佳配合关系的数学模型,通过实例计算表明,此模型及算法对施工单位在隧道施工中合理地确定两者数量关系具有一定的指导意义.     

中国经济增长的波动分析

对国民经济增长的波动进行计算分析。应用Mexican Hat小波对国内生产总值（GDP）的增长率进行多时间尺度分析，再利用宏观经济学的理论从政府宏观调控政策、投资、消费等方面分析引起波动的原因。在不同时间尺度下，经济波动受到政策、投资和消费及重大政治事件的影响。通过对经济增长波动的因素及规律的分析，可以提高对经济发展的预见性，促进经济更好的增长。     

纳米Ni粉对Cu粉末烧结性能的影响

研究了纳米Ni粉对Cu粉末烧结性能的影响。研究表明：由于添加1％纳米Ni粉中的NiO未被完全还原,而且纳米Ni粉本身还有被CuO氧化成NiO的可能,因而纳米Ni粉在Cu粉末烧结过程中未能起到活化烧结的作用。相反,添加1％纳米Ni粉后还降低了Cu粉末烧结性能。     

级配对级配碎石力学性能影响试验分析

通过试验对不同级配的级配碎石强度影响因素进行分析,得出实际结论,为工程中级配选择提供借鉴.     

桥梁板式橡胶支座抗压弹性模量分析

简要介绍桥梁板式橡胶支座抗压弹性模量的计算及试验方法,同时从几个方面分析影响该指标的因素.     

弓网离线模拟试验平台的设计

受流问题是制约电气化铁路提速的瓶颈之一,而弓网离线电弧是高速列车受流的关键问题.为了全面的把握弓网离线状态,设计了弓网离线模拟试验平台.实现正弦周期内不同时刻离线及回合过程的电弧放电现象,并采用示波器和数据采集卡实现对离合瞬间电压、电流和光强等波形的同步记录,为弓网离线检测法和列车受流质量的研究及抑制电弧危害打下基础.     

桥梁单片梁受力分析

桥梁单片梁受力主要是由重交通车辆的碾压,尤其是超限重车的频繁通过引起的--这是外因,当然桥梁本身的质量差或桥面铺装层与脚缝的填充不符合要求也能产生单片梁受力--这是内因.如果严格按设计要求去做,这种情况是能避免发生的.单片梁受力严重的会危及行车安全,必须引以注意.     

某超限高层建筑的结构设计

主楼桩基按照桩端持力层起伏变化选用不同桩长的人工挖孔桩,进入强风化岩,有效发挥桩身强度,控制绝对沉降,解决了主楼与裙房不设沉降缝的问题.针对结构平面中间部位凹口较大,采取了在凹口处增设楼板,计算时薄弱部位设为弹性楼板的措施,计算结果满足规范要求.     

柔性路面超高路段病害成因分析

柔性路面弯道内侧极易形成病害,分析了病害的成因,提出了相应的措施。     

钢筋混凝土简支梁桥梁体病害分析及维修方法

随着经济的发展、综合国力增强,交通事业日新越益发展,桥梁建设取得了长足的进步,为我国的各项事业的发展提供了坚强的基础,但随之而来的桥梁病害问题也日益严重,针对上述情况,本文将对钢筋混凝土简支梁桥梁体的常见病害进行归纳和总结,并提出一定的维修措施,以便能够减轻同类病害的发生,为今后的公路事业发展提供参考依据.