基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正,得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析,将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

多元评价体系组合模型在铁路隧道变形预测中的应用

为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。     

桥梁施工监控技术中的灰色系统预测模型对比分析

介绍了用于桥梁施工监控技术中的两种灰色系统预测模型GM(1,1)和GM(2,1),对比分析了分别采用4个、6个样本数据的GM(1,1)模型和采用4个样本数据的GM(2,1)模型来预测实际工程中的立模标高值的结果,其结果表明:增加样本数据对提高精度作用小,而增加模型阶数对精度提高较大；采用4个样本数据的二阶GM(2,1)...     

基于Logistic曲线和Gompertz曲线的最优组合沉降预测模型及其应用

地基的全过程沉降量与时间呈S形曲线关系，可用Logistic模型和Gompertz模型较好地描述。根据I_ogistic曲线和Gompertz曲线的共性和个性，引用最优加权组合建模理论，以组合模型的对数误差平方和最小为目标函数来确定最优的加权系数，建立了最优加权几何平均组合沉降预测模型。通过工程实例，验证了该最优组合沉降预测模型的可行性。对比计算结果表明，最优组合沉降预测模型的精度不仅比Logistic模型和Gompertz模型的预测精度要高，而且可靠性也优于各个单一预测的模型，是地基沉降观测资料的一种有效分析方法。     

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

基于新维改进灰色马尔科夫预测模型的现役桥梁荷载预测

根据公路桥梁荷载的特点,采用新维改进灰色马尔科夫模型进行公路桥梁荷载预测.通过实例预测结果和实测结果比较可知,应用该预测模型对桥梁荷载进行预测,其预测精度、准确度较高,本荷载预测模型可以直接应用于桥梁结构设计和耐久性研究.     

基于耐撞性的多学科近似模型预测精度研究

以整车100%正面碰撞有限元模型为基础研究了三种近似模型的预测精度,分析并选取前部结构中对汽车碰撞安全性影响较大的12个部件厚度为变量,利用最优拉丁超立方试验设计方法生成80个样本数据并进行计算,应用多学科优化中常用的二次多项式响应面(Quadratic Polynomial Response Surface,QPRS)、Kriging以及径向基函数(Radial Basis Function,RBF)三种近似方法分别对选取部件的总质量、吸收总能量、B柱最大加速度和踏板侵入量建立近似模型。结果表明:RBF近似方法对部件总质量、吸收总能量、B柱最大加速度预测精度高于其他两种方法,Kriging近似方法对踏板侵入量预测模型具有较好的精度,QPRS近似方法适合于部件总质量的近似建模。     

铁路路基沉降变形组合预测模型优化

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

灰色系统理论在桥梁线形控制中的应用与研究

在桥梁施工控制过程中,灰色系统理论得到了广泛的实用,而使用最多的是GM(1,1)模型来预测标高,但是通过实践证明GM(1,1)模型所预测的数据精度并不是非常准确,因此对灰色系统理论进行进一步的研究是迫切的。笔者在沈阳四环跨越沈丹线立交桥实际工程的施工控制中应用了灰色系统理论方法,采用了3种不同的样本数据建立GM(1,1)模型。并建立4个样本数的GM(2,1)模型,并对以上模型所预测的标高结果与实际标高进行对比分析。实践证明灰色理论成功的应用在了跨越沈丹线立交桥的施工控制中,并验证了GM(2,1)模型在预测精度上高于GM(1,1)模型,而增加样本数据非但不能提高GM(1,1)模型所预测的精度反而随着样本数据的增多精度随之降低。     

高速公路交通事故模糊逻辑预测模型改进研究

以AADT、路段长度、车道数、大型车比例和地形条件作为模型输入变量,以每公里事故数作为模型输出变量,结合辽宁省高速公路数据构建基本的交通事故模糊逻辑预测模型.考虑到模糊集合结构和模糊控制规则对预测结果可能产生的影响,提出调整模糊集合和融入先验知识构建规则库的模型改进方法.以粤赣高速和开阳高速为案例,分析了基本模型与改进模型的可移植性.最后,应用同样的数据构建了负二项分布事故预测模型,并与模糊逻辑预测模型进行了对比分析.研究结果表明,纵向比较,模糊集合细化一定程度提高模型预测精度,细分模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少8.3%,模型优度提高0.357;横向比较,融入先验知识构建模糊规则库能一定程度提高模型预测精度,基本先验模型相较于基本模型,总体平均相对误差减少1.9%,模型优度提高0.164.融入先验知识后模型的可移植性增强,平均预测精度高于基本模型,相对误差大于0.5的样本数减少3.8%,总体误差减少3.4%,总体平均相对误差减少4.1%,模型优度提高0.385;但细化集合的模型可移植性较低,与粗分和基本模型相比各个指标值均不同程度变差;而模糊逻辑事故预测模型与负二项分布事故预测模型在预测精度和可移植性方面均无显著差异.      

轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型.该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数.采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性.通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度.结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度.将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性.      

基于苏通大桥混凝土短期试验结果的徐变预测模型修正

为提高混凝土长期徐变预测精度,通过对不同加载龄期的苏通大桥用3组高强混凝土进行徐变试验,根据1个月内的试验结果,采用不同方法对ACI 209R,CEB-FIP 1990和B3徐变预测模型分别进行修正,通过比较变异系数及1年徐变试验结果,分析不同修正后模型的预测精度,结果表明,对于苏通大桥用高强混凝土,修正B3徐变模型具有最高的预测精度。     

青岛海洋大气中桥梁结构钢的腐蚀模型对比研究

为了预测桥梁结构钢在海洋大气环境中的腐蚀速度,并用以指导青岛海湾大桥钢结构的后期维护维修,利用多年累积的材料暴露腐蚀试验数据,对桥梁结构钢(Q235)的腐蚀深度,分别建立了幂函数预测模型和灰色预测模型,并对两者的预测结果进行了对比.结果表明:灰色预测模型预测精度较高,但仅能预测Q235钢在t=2n年的腐蚀深度;幂函数预测模型可预测不同钢种在不同环境中的腐蚀深度,应用范围更广,但精度较低;实际应用过程中,可综合考虑这2个模型的腐蚀预测结果.     

基于滑动窗口动态输入LSTM网络的铁路运输系统碳排放量预测方法

铁路运输的低碳发展对交通系统实现“双碳”战略目标有着重要意义。针对当前铁路运输碳排放预测研究较少、预测精度不高的问题,考虑碳排放时间序列数据中历史信息和当前信息间的相关性,引入滑动窗口,结合长短期记忆（LSTM）网络,构建铁路运输碳排放量预测模型。采用灰色关联分析法计算铁路运输碳排放量各影响因素的关联度值,筛选铁路运输碳排放量的关键影响因素,使用高关联性数据作为预测模型的输入变量,提高预测精度;应用LSTM网络为基础预测模型,通过引入滑动窗口改进神经网络的数据输入;考虑未来减排政策变化对铁路运输碳排放量的影响,融合基于动态政策的情景分析,构建铁路碳排放预测模型,并利用多项式误差拟合方法进行误差修正,提高预测结果准确性。以1980—2019年铁路运输碳排放相关数据为例,从现有文献中总结出17个铁路碳排放影响因素,利用灰色关联分析法从中筛选出6个关键因素,通过滑动窗口对筛选出的数据进行子序列分割,测试不同长度窗口下的预测精度,选择最优窗口参数,建立改进LSTM模型进行预测,并将预测结果与原LSTM、BPNN和RNN模型进行对比,结果表明：改进LSTM模型将相对误差平均值降低至0.392%,...     

GM(1,1)预测模型的两阶段优化方案及其在交通量预测中的应用

GM(1，1)模型是灰色系统理论中的核心，已经得到广泛应用。章提出了GM(1，1)预测模型的两阶段优化方案，经比较，预测模型结果明显优于常规GM(1．1)模型。将改进的GM(1．1)模型用于交通量预测，预测效果较好。将等维递推处理技术应用于预测模型中，还可进一步提高该模型的预测精度和实用性。     

基于SSA RX-N A RX模型的短时交通流预测

为了提高短时交通流的预测精度,向出行者提供更加准确可靠的道路交通信息,在充分考虑交通系统非线性特征的基础上,提出了基于SSARX-NARX的短时交通流预测模型.该模型以NARX作为短时交通流预测基础模型,采用SSARX方法建立了短时交通流预测状态空间模型并估计了模型参数,然后将估计出的状态空间模型的系统阶次和马尔科夫参数的值分别作为N A RX基础预测模型线性部分的初始参数值,优化后构造了SSARX-NARX预测模型.利用PeMS数据库的交通流数据,验证了SSARX-NARX模型的预测性能,比较了SSARX-NARX模型与SSARX模型的预测精度.结果表明,SSARX-NARX模型可以实现1步和多步短时交通流预测,并且针对5步和10步短时交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值分别比SSARX模型小0.76% 和2.4%,而针对1步交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值比SSARX模型大0.13%,但相差不大.      

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

基于粗集和神经网络耦合的短时交通流预测

比较分析神经网络和粗糙集在数据处理过程中的各自优缺点,提出一种基于二者强耦合集成方式的短时交通流预测模型。首先利用粗集对获取的交通流数据进行预处理,简化神经网络训练样本数据集并通过粗集属性约简提取决策规则;其次,利用所提取的规则直接确定神经网络的隐层数、隐层节点数及节点的相互关系;最后训练神经网络用于短时交通流预测。通过与单纯利用神经网络预测的结果进行比较,发现该模型降低了网络训练时间,提高了预测精度。     

基于经验贝叶斯法的道路事故预测分析研究

传统事故预测模型存在对原始数据的序列性、分布性等方面高要求,以及预测精度的不足,利用经验贝叶斯法对先验信息（原始事故数据）进行调整,得到后验信息以形成更好的预测效果。就交通事故数据进行事前与事后累计统计分析,并对比其他预测模型证明经验贝叶斯法的预测结果更接近实际情形,基于经验贝叶斯法的此类模型可以提高小样本数据预测精度。     

差分模型和灰色理论组合预测模型在桥梁施工控制中的应用

以内蒙古包头镫口黄河特大桥施工监控为背景,利用最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和灰色系统理论中的新陈代谢GM(1,1)模型的组合预测模型,预测梁段的应力值。通过与实测值的对比,表明该模型具有较高的精度和较好的稳定性。