城市道路交通流短时预测及可靠性分析

为了捕捉交通流随机波动导致的交通流短时预测的不确定性,利用反映预测波动的异方差对可靠性进行量化预测;基于时间序列及其异方差理论,构建了以单整自回归滑动平均ARIMA(0,1,1)模型为均值方程的城市道路交通流短时预测的广义自回归条件异方差GARCH(1,1)模型. 通过ARCH LM检验证实,GARCH(1,1)模型能够有效捕捉并消除ARIMA(0,1,1)模型的异方差性.结果表明:基于GARCH(1,1)模型的城市快速路流量预测的MAPE值不高于10%,城市快速路及主干道速度预测的MAPE值为7.86%~10.24%;与ARIMA(0,1,1)模型预测的固定置信区间相比,在自由流交通状况下,GARCH(1,1)模型在有效预测前提下的预测置信区间更窄;在交通拥挤状况下,GARCH(1,1)模型能够通过放大预测置信区间宽度减少无效预测.      

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.      

基于GARCH的短时风速预测方法

为提高高速列车运行的安全性,基于线性递归的差分自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average, ARIMA)和非线性递归的广义自回归条件异方差模型(generalized auto-regressive conditionally heteroscedastic, GARCH),提出一种组合模型ARIMA-GARCH进行高速铁路强风风速的短时预测.首先对数据的非平稳性进行预处理,以降低数据非平稳性对所提模型的影响;其次建立线性递归的ARIMA模型对数据进行分析和预测;最后,引入非线性递归的GARCH模型对数据进行分析和预测.基于现场测量的样本仿真分析表明:相比原始数据,ARIMA-GARCH模型的预测精度较高且随着预测步长的增加,平均绝对误差仅从0.836 m/s增加到1.272 m/s;ARIMA-GARCH模型考虑了异方差这一非线性特性,其预测精度明显好于线性的ARIMA模型,其中超前6步预测的平均绝对误差精度提高11.54%.      

极大似然法对心电信号ARMA模型参数的识别

本文采用极大似然递推算法,建立了一套对心电信号自回归—滑动平均模型参数进行自动识别的系统,并设计了谱分析进行模型的估参结果检验的方法。该系统也可用于其他信号的ARMA模型参数辨识。     

基于神经网络的时序预测模型研究

将神经网络作为传统的时序线性模型的非线性推广进行了分析，论证了多层前向神经网络与非线性自回归模型及反馈神经网络与非线性自回归移动平均模型的等价意义，提出了一种可作为非线性时序模型的内反馈神经网络。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型（ARMA）的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性．仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性．     

出租车超速行为道路因素随机系数空间模型构建

为准确揭示道路因素与路段出租车超速行为特征的关联关系，本文以成都市中心城区主 干道路段为研究单元，通过车载GPS设备获取大范围出租车超速行为样本。在筛选出10类典型城市道路特征的基础上，选择路段超速线密度和不同百分位数超速严重度作为研究对象；为减少空间效应对估计的干扰，本文验证了超速特征的空间相关性，并分别构建基于对数-高斯分布的标准线性模型和空间条件自回归模型、空间误差模型及空间滞后模型这3类空间模型，探究不同空间模型与出租车超速行为特征的拟合情况；同时，考虑道路组间异质性，进一步构建随机系数空间模型。结果表明：出租车路段超速线密度和超速严重度均存在显著空间自相关性，空间模型 对其拟合效果普遍优于传统模型；不同超速行为特征适用不同的空间模型，随机系数空间条件自回归模型对超速线密度拟合效果最优，而不同百分位数超速严重度适用的最佳拟合模型差异较大；路段限速、一块板横断面及非机动车车道这3类因素表现出对出租车超速行为特征的组间影响异质性；因素解释方面，路段限速、一块板横断面、非机动车车道、路段施工区与超速线密度显著相关；路段限速、非机动车车道、上下坡匝道、路段施工区及路段长度与超速严重度显著相关。     

基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。     

一个随机环境下的NLAR模型的极限行为

一个非线性门限自回归模型的变形Xn＋1=Φ（Xn）＋εn＋1（Zn＋1）被讨论．在这个新的模型中,{Zn}是一个有限状态的马尔可夫链,对这个马尔可夫链的每一个状态i,有一个独立同分布的随机变量的序列{εn（i）}与之对应,而εn（Zn）=∑εn（i）I｜i｜（Zn）．在这篇文章中,讨论了由这个模型确定的序列{Xn}的极限行为．一个关于这个序列在某种意义下以几何速率收敛的充分条件被建立．     

高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力，编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题，本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理，提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型，该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰，并利用接力进化遗传算法求解.结果表明，与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比，同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间，在考虑行程时间的同时，更加有效吸收了累积延误，提高了冗余时间利用率.     

高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力，编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题，本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理，提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型，该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰，并利用接力进化遗传算法求解.结果表明，与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比，同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间，在考虑行程时间的同时，更加有效吸收了累积延误，提高了冗余时间利用率.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程,Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高.     

城市道路路段行人过街信号设置研究

现行规范对路段行人过街信号的设置条件缺少定量分析与理论依据,为保障路段行人过街安全,研究行人过街等待时间、行人安全度及行车延误对行人过街信号设置的影响。基于哈尔滨市某双向6车道主干路无信号人行横道的调查数据,分别构建行人过街等待时间与机动车流率、交通冲突时间与行驶速度、行车延误与过街行人流率的关系模型。以45 s作为过街行人忍受时间阈值,计算得到设置路段行人过街信号的机动车流率条件为1200辆·h-1;以1.3 s作为交通冲突时间阈值,得到对应的机动车行驶速度条件为55 km·h-1;以不同服务水平对应的行程车速为依据,给出设置路段行人过街信号的过街行人流率条件。     

Bayesian reliability assessment and degradation modeling with calibrations and random failure threshold

A degradation model with a random failure threshold is presented for the assessment of reliability by the Bayesian approach. This model is different from others in that the degradation process is proceeding under pre-specified periodical calibrations. And here a random threshold distribution instead of a constant threshold which is difficult to determine in practice is used. The system reliability is defined as the probability that the degradation signals do not exceed the random threshold. Based on the posterior distribution estimates of degradation performance, two models for Bayesian reliability assessments are presented in terms of the degradation performance and the distribution of random failure threshold. The methods proposed in this paper are very useful and practical for multi-stage system with uncertain failure threshold. This study perfects the degradation modeling approaches and plays an important role in the remaining useful life estimation and maintenance decision making.     

基于预约需求的共享停车平台泊位分配方法

为解决在预约需求下，考虑预约时刻、时长及延时需求的共享停车分配问题，提出一种共享停车泊位分配模型. 以平台收益和停车步行距离为优化目标，将需求分为基本及延时两种情况，确定停车预约请求的分配策略. 根据模型结构，设计随机解集生成方法，利用蒙特卡洛法确定模型的最优解. 以医院停车场及周边停车场为案例，测试模型. 结果表明，模型能较好地服务于共享停车泊位的分配，实现平台收益与满足需求之间的平衡.     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.     

基于延误和事故损失的高速公路可变限速控制

以交通检测系统获取的车道流量和速度为模型输入,分别提出基于延误损失、 事故损失和综合损失等3 类步进式可变限速控制.综合现有基于流量和基于车速离散性 算法估计了高速公路事故发生率,提出了基于延误和事故发生率的路段综合损失计算方 法.以青兰高速莱芜区约20 km的路段为实例,模拟了8 组可变限速牌,通过微观仿真验证 了提出的3 种算法.结果证明,相比于静态控制,建立的3 种模型均显著降低了主线车流的 停车次数、停车延误和综合延误,改善了车辆行驶的平稳性,但主线车辆旅行时间略有增 加.根据敏感性分析发现,随着驾驶员对限速值服从率的下降,可变限速控制的效益也逐 渐降低,尤其低于80%时,下降显著;当低于60%时,基本保持不变.     

可超车条件下公交车站点延误估算模型研究

通过分解公交车在站点的等待过程,给出了公交车站点延误的分类和定义.运用排队论中的M/M/s模型,结合随机变量函数和幂级数等相关知识,基于平均排队时间、排队时间标准差和延误产生概率,采用理论推导的方法建立了公交车站点延误估算模型.该模型以公交车到达率、站点通行能力、泊位数和信号参数为解释变量.通过停靠站实地调查对模型进行了验证,表明所建模型可用于公交车站点延误的预测.     

具三个年龄阶段的自食单种群系统的定性分析

讨论了两个具有三个年龄阶段的自食单种群模型,其中成年种群死亡率遵循logistic型.对于自治模型,得到了正平衡点全局渐进稳定的充分条件;在时滞模型中,得到了在一定条件下时滞将会改变系统正平衡点的稳定性,推广了已有结论.