��������������ĵ�·��ͨ�¹�Ԥ��

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。     

�ҹ��շѸ��ٹ�·Ͷ�ʷ��������о�

针对我国收费高速公路风险评估中存在的问题，分析了我国高速公路投资风险的特点，在建立收费高速公路投资单风险估计模型和风险评估指标体系的基础上，综合运用层次分析方法和模糊综合评价方法，建立了高速公路投资风险的模糊综合评枯模型，并将该模型运用于京沈高速公路天津段等的风险评估，并进行了相应的比较。     

基于遗传算法优化BP神经网络的交通流预测

为了使传统的BP神经网络算法能够适用于中时交通流预测,提出一种基于遗传算法优化深层BP神经网络算法。将传统遗传算法优化的BP神经网络进行了优化和调整,分别在不同的隐含层数量、输入节点数量以及隐含层节点数量的条件下进行多次实验,从预测精度和运算效率两个方面综合考虑得到了针对中时交通流预测的最优神经网络结构。以此结构通过MATLAB R2016b进行仿真实验,精度指标采用平均相对误差(Mean Relative Error, MRE),准确率及均等系数(Equality Coefficient, EC)进行综合判断。结果表明,在30 min内,交通流预测的MRE低于3%,准确率和EC则分别高于95%和0.98,而预测延长至60 min内时,MRE仍然能够保持在低于7%的水平,准确率和EC则分别保持在80%和0.95以上。     

������������Ԥ���������ģ��

公交客流预测是城市公共交通规划的重要内容，是确定城市公共交通发展规模、布置场站及布设线路的根本依据，也是制定城市公共交通发展政策的重要依据.本文通过分析神经网络的作用机理和公交客流生成量的影响因素，建立了公交客流生成量预测的三层BP神经网络模型，以土地利用(8个神经元)、人口数以及区位系数作为输入神经元，输出神经元为公交客流的产生量和吸引量，隐层神经元数根据最大相对误差最小为目标试算求得.以哈尔滨市一日的调查数据对模型进行了标定与检验，结果证明，模型具有较高的预测精度.     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

���������ƳǸ��ٹ�·��ᾭ��Ч�� ��������ϵͳ����ѧģ��

高速公路作为现代化的高等级公路，具有投资大、工期长、占地多、工程难度大等特点，其投资效益深受社会各方面的关注和重视.为了客观评价高速公路项目的社会经济效益，不仅需要进行立项阶段的前评估工作，而且要求在项目建成营运一段时间后，对其进行后评估工作.本文在实地调查分析沈阳市经济交通状况的基础上，以系统论的观点，运用区域经济学、反馈控制论等原理，采用系统动力学的分析和模拟方法，分析了社会经济一交通系统的内部结构和动态行为，建立了高速公路社会经济效益后评估的系统动力学模型，并在计算机上实现了社会经济一交通系统的动态仿真.同时围绕客观评价高速公路社会经济效益的总体目标，通过改变控制变量和调整控制参数的方法，对系统未来的发展趋势进行了宏观预测.     

基础设施项目投资偏离神经网络预测模型研究

本文应用挣值管理理论对基础设施项目实施阶段投资偏离进行定量描述,应用神经网络建立基础设施项目投资偏离神经网络预测模型,运用该模型可以对基础设施项目实施阶段的投资偏离进行预测,为投资风险的预警提供依据.     

基于支持向量机的高速公路项目投资风险实证研究

高速公路项目具有投资大、工期长、涉及因素多等特点,使其具有很高的投资风险。对此针对传统投资项目风险评估方法存在的不足,提出采用SVM算法,构建高速公路投资风险评估模型,减少了人为评估的主观性,并具有评价成本低、可批量评价的特点,具有一定的实用性和推广型。     

基于三层委托代理模型及BP算法的国家科技计划项目风险评价

对国家科技计划项目中多个行为主体之间的多层委托代理关系结构进行了分析,提出了项目主体风险的概念,建立了基于三层委托代理模型的国家科技计划项目主体风险评价指标体系,并应用BP神经网络算法进行了实证分析.     

自解释道路理念探析

90％以上的安全事故与人对道路的感知有关,长期以来以设计车速理论为路线设计的基本方法,虽然理论上保障了行车的安全性,但却并未达到理想的安全状态.鉴于此,结合当前的交通安全状况,阐述自解释道路理念,分析了驾驶员的交通行为,并提出了自解释道路相应的标准要求,旨在通过道路环境布局的优化减少潜在交通事故的发生,提高我国道路设计和管理的科学性.     

廊坊地区普通高等级公路智能化建设的探讨

目前全国的公路网已基本建成,公路部门的主要任务已从公路建设逐渐转到为创造良好的行车环境、提高公路基础设施服务水平和运输效率的公路管理上来。本文从廊坊地区公路管理现状出发,通过分析说明了在普通高等级公路实施“公路智能交通系统”的重要性和必要性,并针对当前存在的问题提出了普通高等级公路智能化建设的基本原则。     

高速公路性能检测及养护方案探讨

路面养护对策要根据路面的实际状况确定.养护策略是客观标准和主观因素的综合反映.路面养护决策中最重要的内容就是何时进行大、中修.结合工程实例,探讨高速公路性能检测方法,并提出超薄磨耗层预防性养护方案,以供同行参考.     

对建设一级公路的分析与探讨

针对安徽省现状公路网中一级公路明显偏少的现象，分析一级公路的特点和功能定位，可为安徽省在高速公路连接线、省际连通路和区域经济干线方面加大一级公路的建设力度提供理论依据。     

公路勘察设计阶段应注意的环境保护问题

随着公路建设事业的发展 ,公路环境保护问题日益显现出来。在对公路勘察设计阶段应注意的环境保护问题进行分析的同时提出了解决措施。     

怎样做好高等级公路的养护管理工作

介绍了海林所冬季养护及春季绿化工作的经验,并对业务管理的制度、规范及学习方法进行了概述。     

农村公路建设对农村经济发展的影响分析

农村公路是农村地区最重要的基础设施之一。在建设社会主义新农村和扩大内需的发展形势下,农村公路建设对农村经济发展有重要的促进作用,但农村公路的大规模建设也带来了土地占用、环境污染等一系列问题,因此,应当科学规划、合理建设。     

公路设计中的环境保护工作

公路建设中的环境保护工作首先应从设计阶段抓起。探讨了公路设计中如何从路线合理选择、坡度及路面设计、交通环境设计等几个方面做好环境保护工作。     

基于仿真的公路路网服务水平评价方法

现行的公路服务水平评价,分别针对基本路段、交叉口、交织段进行评价,而路网的服务水平评价缺乏一致的标准和实用的方法.本文着眼于系统,对组成路网的各要素(基本路段、交叉口、交织段、匝道等)均采用速度和饱和度(v/c)作为评价指标,基于交通仿真提出了公路路网服务水平评价的方法,并结合交通仿真软件TSIS给出了服务水平评价的实例,算例显示采用统一的评价方法对路网服务水平进行定量评价是可行的,该方法原理简单,实用性强.     

高速公路水泥路面改建为沥青路面技术的分析与研究

道路改建工程不同于新建道路工程,它在很多方面都受到旧路的限制和影响,在满足规范的前提下．还必须充分利用老路,最大程度地发挥旧路的价值。如何利用老路以及减少旧路对改建工程的影响,是改建工程要重点解决的问题。改建工程设计就要灵活运用规范、做好路况调查,设计方案要对症下药,以确保改建工程的工程质量。