基于链路预测的中小机场连接机制研究

以中小机场航线网络为研究对象，利用链路预测理论与评价方法，从网络外生属性与内生因素角度各自建立了4种预测接近性指标，比较各指标的预测效果，并进一步设计出3种耦合接近性预测算法，选取预测精度最好的算法预测中小机场未来新增航线，并对预测结果进行实际检验。结果显示，4种内生因素指标的预测精确度均高于除起降架次以外的外生属性指标，其中局部路径(Local Path，LP)指标的预测精确度最高，挖掘网络内部的结构信息更有利于预测网络连接情况，耦合算法的预测效果优于单个指标。基于耦合算法的预测结果与未来新增航线对比发现， 预测的中小机场航线在未来新增航线中占比高于1/3，预测航线主要集中在东部地区，多数中小 机场依然会选择中心城市连接，结果较为符合中小机场实际连接情况。     

铁路客运量预测方法探讨

本文对常用的指数平滑模型、回归分析法、灰色模型、组合模型等进行了综合研究。根据上海1996-2004年的实际铁路旅客发送量，应用四种模型预测了2005年的旅客发送量，并与实际值进行对比，检验了模型的应用。最后，建议在预测时，根据手中掌握的资料利用多种模型进行预测，然后采用组合方法对预测结果进行修正，可以提高预测精度。     

灰色GM(1,1)模型在区域物流规模预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流规模预测中的应用．建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，叙述了运用GM(1，1)模型进行预测的详细步骤，并以山东省的物流规模预测为例进行了实际应用，最后用残差检验和后验差检验的方法对预测结果进行了检验，证明了预测结果的可信性．     

龚帕斯曲线方程在沉降预测中的应用

引入龚帕斯曲线方程这一预测函数对地基沉降量进行预测，通过5个工程实例的预测表明，该方法从线形上和预测结果上与实际较为吻合，有很好的实用价值。     

变压器油中故障气体的复合预测方法

为了提高对变压器故障的预测能力，提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法．此法是利用GM（1，1）模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势，通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数，将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入，从而完成预测结果的在线修正．该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测，结果验证了其有效性．     

道路交通事故多层递阶预测方法

针对道路交通系统动态时变的特点，用多层递阶预测方法，建立了道路交通事故的多层递阶预测模型．将事故预测分解成对时变参数的预测和在此基础上对道路交通事故未来状态的预测两部分，通过对时变参数的精确预测提高事故预测精度．以1989—1999年我国某省道路交通死亡人数为原始数据建模，模拟结果显示，对2000-2001年的预测结果和实际道路交通死亡人数之间的平均误差为5．8％．     

机车长毂轮芯铸件缩孔缩松预测

用直接差分法对铸件凝固过程进行了数值模拟，用Ｐ值法∑ｎＧｓｃ／√Ｒｓ作为判据预测缩松；考虑铸件的凝固收缩和液面下降来预测集中的缩孔，输出采用数字和彩色图形，比较直观，预测结果与实际基本吻合。     

基于神经网络的引水渠分流比预报研究

运用动量法和学习率自适应调整策略，建立了三层前馈网络模型预报明渠侧面分流比。将预测结果与实际值进行对比分析后表明，神经网络模型可用于预测明渠侧面分流比。     

焊接结构变形的微机预测

根据焊接接头经焊接热循环后的应变形成机理，研究了金属结构焊接变形的形成规律，建立了预测焊接变形的数学模型，运用数值方法，微机技术，编制了相应的微机预测程序，该程序综合考虑了焊接工艺参数，装配，焊接顺序，结构中的原始应力状态，散热，板厚，塑性区重叠等对焊接变形的影响，同时对工程实例的焊接变形进行了预测，计算结果与实测结果基本一致，精度满足工程实际要求。     

基于雷达数据的飞行受限区形变及方位预测

强对流天气是影响飞机飞行的重要原因之一。为了有效减少飞机改航的经济浪费，同时降低遇到危险的概率，需要准确划设飞行受限区并进行预测。首先提取出影响飞机飞行的雷雨点数据，采用Graham算法划设静态飞行限制区的初始多边形，提出距离均值方法对飞行限制区的几何形状变化进行预测。然后引入Markov思想通过类状态转移矩阵预测飞行限制区的中心点位置变化，提出角度增量的方法预测飞行限制区中心点角度变化。实例结果表明，对于时间分辨率较低的雷达气象数据，该方法预测精确度较高且偏差度较低，并且可以实时更新预测区域。在静态飞行限制区的基础上实现了动态预测，使预测结果更贴近实际变化情况。     

基于模型优选及融合的高教园区出行生成预测方法

为了提高高教园区出行生成预测数据的可靠性,提出了一种基于模型优选及融合的出行生成预测方法。根据选取的模型评价指标,借助ELECTRE方法对区域出行产生模型进行优选,利用证据理论方法,对优选模型的权重进行标定,最后借助标定后的权重对区域交通生成量进行数据融合预测,并与实际结果进行了对比。分析结果表明:多模型融合预测相对误差在10%以下,预测结果与实际情况非常接近,该预测方法有效。     

神经网络在机场物流预测中的应用研究

考虑到神经网络在机场物流预测应用的必要性及其优点，依据已有的内、外回归神经网络预测模型及其算法，利用它们的良好特性，提出了对角回归神经网络滚动预测模型及其机场流预测系统，突破了传统意义上进行机场流预测的局限性，经过实际运行检验，证明在机场物流中应用人工神经网络预测方法不仅可行，可且有更好的预测精度。     

基于扩展置信规则库的海盗袭击事件风险预测

为有效应对海盗袭击事件，减少可能产生的损失，本文提出一种新的基于扩展置信规则库 (EBRB)联合优化的海盗袭击事件风险预测模型。通过引入Relief F算法和差分进化算法，从结构和参数两个角度对EBRB系统进行优化，以确保EBRB系统具有最优的参数数量和取值，利用实际海盗事件数据集进行模型验证。结果显示，联合优化的EBRB系统预测结果与实际情况的拟合效果较好，相对于初始的EBRB系统，联合优化EBRB系统将海盗事件的风险预测准确性提高 了60%。此外，与现有其他预测模型对比发现，基于联合优化EBRB系统的预测模型在提高预测准确性方面具有一定的优势。     

成昆线共和—尼日岩质边坡崩塌落石强度等级预测的研究

本文在大量调查资料的基础上,用模糊数学方法对成昆线15个工点进行了崩塌落石强度等级的预测,预测结果与运营部门掌握的实际情况基本上吻合,说明预测方法是可行的。     

机械设备智能诊断与预测维修系统

建立了机械设备故障诊断与状态预测的软硬件框架，并详细说明了设备智能诊断和状态预测的方法和技术，在此基础上开发了机械设备智能诊断、预测与维修系统(IFDPM)，并在北京吉普有限公司的磨床分析中实际应用．     

交通流可预测性分析

交通流的可预测性是进行短期交通流预测的基础。本文首先判别了短期交通流的混沌特性，求解出表征交通流“蝴蝶效应”的最大Lyapunov特征指数，在此基础上按照交通流动力系统运动轨道的演化特点求解出最大可预测时间，但是交通流系统是开放的复杂巨系统，最大可预测时间涉及到的影响因素很多，论文分析了交通流历史数据样本的大小和数据中含有的噪声对交通流可预测性的影响和随着预测步长的增加，交通流可预测性的衰减特征，得出交通流可预测性是一个综合指标，不能仅仅以最大Lyapunov指数的倒数来确定，应综合分析考虑。论文得到的结果在实际的交通流数据中得到了验证。     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

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本文的核心工作是建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型，利用大连港货物吞吐量的历史数据，对2006年-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测。以RBF神经网络的预测为基础，利用Monte Carlo仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析。得到了预测结果区间，以及预测结果在每个区间上出现的概率。文章证明了神经网络—Monte Carlo预测模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚建设航运中心提供了参考依据。     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

基于光栅传感的桥梁预应力孔道磨损误差预测

针对传统孔道磨损误差预测方法中预测精度低的问题,提出基于光栅传感技术的桥梁预应力孔道磨损误差预测方法。根据桥梁预应力孔道的实际结构,搭建相应的有限元模型。在该模型下设置测点,安装光栅传感器设备从而采集预应力数据,得出桥梁预应力孔道磨损的实际监测数据。估算桥梁有效预应力和磨损量,通过与监测数据的相减计算,得出孔道磨损误差的预测结果。通过对比试验得出结论:与传统孔道磨损误差预测方法相比,设计预测方法的磨损量预测误差降低了0.55MJ,即在预测精度方面更具优势。