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OLAM是联机分析处理与数据挖掘的有机结合,本文以高速公路收费数据为基础,提出一种基于OLAM实现高速公路交通量多维预测的方法.该方法构建了多维数据雪花模型,建立起收费数据的数据仓库并得到交通量多维统计结果;在构建季节ARIMA预测模型过程中,检测出因节假日、恶劣天气导致的交通量异常值并对模型进行修正;最后利用修正后的模型实现了交通量的预测.与一般季节ARIMA模型相比,修正后模型的白噪声方差和AIC值显著降低,数据拟合程度明显提高.实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,其中MAE和MAPE分别为50.43和1.59%,能够满足高速公路管理部门利用收费数据分析、预测交通量时空变化趋势的要求,从而为制定各项政策提供理论依据和决策参考.     

基于ARIMA-LSTM的高速公路交通安全组合预测模型研究

为建立准确有效的交通事故预测模型,提升高速公路交通安全水平,以重庆市11条高速公路2011—2016年共计65 119起交通事故为基础,选取“事故数量”和“死亡人数”2项总量指标,描述统计高速公路交通事故在时间维度上的月分布规律。通过自回归差分移动平均(ARIMA)模型捕捉时间序列数据中的线性时序特征,使用长短时记忆神经网络(LSTM)模型拟合预测残差序列中的非线性时序特征,建立了基于ARIMA和LSTM的高速公路交通事故组合预测模型,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)值作为模型的评估指标。结果表明：ARIMA-LSTM组合预测模型各项指标的预测精度均优于单一的ARIMA模型,其中“死亡人数”组合模型改善效果显著,其RMSE与MAPE值相较于ARIMA模型分别改善了55.83%和54.80%;“事故数量”组合模型的RMSE和MAPE相较于ARIMA模型改善了23.15%、23.29%。     

基于Gaussian-支持向量回归机的高速公路短时交通量预测

针对高速公路短时交通量的实时性、波动性和非线性的特点,将支持向量回归机(SVR)应用于高速公路短时交通量预测,并采用Gaussian损失函数来代替ε-不敏感损失函数,对原始序列进行降噪处理,为了更好的优选SVR模型参数,采用遗传算法(GA)进行参数优选,建立了基于GA优化的GA-Gaussian-SVR高速公路短时交通量预测模型,将本路段前几个时段交通量、天气因素和出行日期作为影响因素输入,结合实例进行了仿真预测.结果表明该方法可有效应用于高速公路短时交通量预测.     

基于EMD-ARIMA模型的边坡位移分析与预测

针对波动性大、规律性差且含噪声的高速公路边坡位移监测时间序列,提出了一种基于经验模态分解技术(EMD)和自回归移动平均(ARIMA)相结合的预测算法,基本思想为"数据分解-数据预测-数据合成"。通过对重庆奉云高速公路247 d边坡位移监测数据的预测和分析,表明EMD-ARIMA具有较高的精度,好于单一ARIMA模型,可为工程建设及防灾减灾提供技术指导。     

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为更准确掌握公路接入段日交通量变化趋势,提高扰动路段交通量预测精度,利用曲线拟合法,建立观测路段基年交通量时间序列模型,结合ACF、PACF图例,应用ARIMA技术和Logistic回归曲线拟合方法,进行模型的识别、细化,而后进行参数估计和模型诊断,确定最佳交通量预测模型,完成模型优化。实例应用结果表明,利用ARIMA技术和Logistic回归曲线拟合方法优化的模型比不考虑观测交通量自相关内容的模型预测精度高,预测误差均值仅为1.53%。     

基于组合模型的浙江省GDP预测研究

区域 GDP 的发展趋势是高速公路规划和建设的重要参考依据。 本文基于浙江省 197 8.至 201 9.年的 GDP 数据, 分析数据特性, 构建预测模型, 掌握发展规律。 首先, 将 GDP 数据转化为时间序列, 建立 ARIMA (2, 2, 0) 模型 ; 其次, 将 GDP 数据以滑动窗口的方式生成输入矩阵, 建立 BP 神经网络模型 ; 最后, 利用 ARIMA 分析 GDP 时序的线性部分, 利用 BP 神经网络分析 GDP 时序的非线性部分, 建立组合模型。 通过计算相对误差比较模型的预测效果, 三个模型的平均相对误差分别是 6.和 6.结果表明, 组合模型的平均相对误差最小, 预测效果最好     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

基于灰色关联分析和SOM-RBF神经网络的高速公路交通量预测方法研究

本文选取两段高速公路交通量相关数据作为样本,基于聚类算法改进RBF神经网络对交通量进行预测,考虑影响因素的复杂多样,其中对云南元磨高速普洱段数据建立灰色关联分析,得到选取的特征影响因素的关联度大小,其中普洱市总人口数关联度最小为0.5532。随后引入自组织特征映射神经网络(SOM)构建聚类模型。采用先聚类分析、再分别预测的思路,解决了由于RBF神经网络对于少量样本和训练样本点分散所引起的预测精度降低的问题,改进的神经网络泛化能力有所提高,结果表明:SOM-RBF组合算法对元磨高速交通量进行预测,其相对误差维持在6%以下,平均相对误差为3.81%,预测效果较BP神经网络和RBF神经网络有较大的提升。通过两段高速公路的实例分析,验证了SOM-RBF组合算法有良好的预测效果和适用性,可有效的用于交通量预测,具有较高的实用价值。     

自回归求和移动平均乘积季节模型在西安地区出生缺陷预测中的应用

目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。     

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%.      

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.