基于构件病害的城市桥梁预防性养护模型研究

在充分研究马尔可夫过程理论的基础上,通过研究桥梁构件病害状态等级发展规律,确立了马尔可夫链构件退化模型,并以此为核心构建了一种城市桥梁预防性养护模型。最后利用北方某城市桥梁2006年至2018年检测数据,计算出构件病害状态等级转移概率矩阵,依据城市桥梁预防性养护模型,对1座同类型桥梁运营8年和14年后的预防性等级进行了预测。     

基于模糊马尔科夫链的钢筋混凝土桥梁劣化预测

建立基于模糊马尔科夫链的钢筋混凝土桥梁劣化预测模型,对桥梁结构劣化等级的划分及模糊劣化状态的确定方法进行阐述。针对马尔科夫链应用的关键问题一状态转移概率矩阵的确定,提出基于对状态转移概率优化反演的简化逆阵方法。通过某桥梁工程劣化预测实例,验证该方法的有效性。     

公路货运量灰色模型—马尔可夫链预测方法研究

将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首次提出了灰色模型—马尔可夫链预测公路货运量的方法;并结合"十五"期间中国公路货运量和公路货运市场的发展趋势的预测分析详细阐述了该方法的具体应用。首先建立GM(1,1)灰色动态拟合模型,并以此作为公路货运量发展变化的动态基准线模型;在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差及其标准化离差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测公路货运量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该法不但预测结果更可靠,而且能够对公路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。     

基于逆阵的路面综合性能马尔可夫预测

马尔可夫模型预测路面使用性能的核心是确定状态转移矩阵，目前求概率转移矩阵的方法都需要大量数据，而且认为所得概率转移矩阵不变，而我国积累的路面使用性能数据(特别是高速公路)较少，直接利用目前概率转移矩阵计算可能导致较大的预测偏差。为此，试图建立利用较少数据、随路面使用性能变化而更新的项目级马尔可夫预测模型。     

瑞士桥梁管理系统中构件的状态演变

瑞士桥梁管理系统以构件的状态演变为基准进行桥梁评估。为了预测任意构件在任一时刻的状态情况,采用马尔可夫链法建立构件混凝土龄期与状态情况之间的关系式。通过数值模拟方式建立理论模型,以氯化物腐蚀为例,对比马尔可夫链法与理论模型计算结果,并总结马尔可夫链法在预测构件的状态演变方面的优劣性。     

基于马尔科夫链的公交站间行程时间预测算法

公交站间行程时间具有明显的时段分布特征,且公交车辆是典型的时空过程对象,其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间,在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵,并对站间行程时间进行状态推导,采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正,改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证,结果表明,移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型,同时该改进算法还具有实现过程较简单。      

公路货运量灰色模型-马尔可夫链预测方法研究

将灰色系统理论与马尔可夫链相结合，首次提出了灰色模型-马尔可夫链预测公路货运量的方法；并结合“十五”期间中国公路货运量和公路货运市场的发展趋势的预测分析详细阐述了该方法的具体应用。首先建立GM(1，1)灰色动态拟合模型，并以此作为公路货运量发展变化的动态基准线模型；在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差及其标准化离差等指标的分析计算，最终以概率形式分析和预测公路货运量的发展变化区问。理论分析和实践都表明，该法不但预测结果更可靠，而且能够对公路货运市场的发展趋势进行宏观的把握，有利于决策者的决策行为。     

基于灰色马尔可夫模型的近期公交客流量预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,提出了应用灰色马尔可夫模型进行预测的方法。利用历史数据建立灰色GM(1,1)模型,通过确定系数可获得公交客流量的时间响应序列及还原值的表达式,从而可获得未来年公交客流量的发展序列值,结合马尔可夫链过程将随机序列状态划分为3类,通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与各状态对应的预测中值,最终求得各序列的修正值。通过铜陵市公交客流的历史数据,预测了近3年的公交客流。实例证明该预测模型具有较高的精度,能够指导公交经营管理者近期的决策行为。     

局域路网IO矩阵反推技术及应用

为了克服传统OD矩阵在分析局域路网交通状况时的局限性,该文引入了一种适用于描述局域路网交通出行分布的IO矩阵,提出了基于非线性规划法的IO矩阵反推模型,采用改进的SQP算法求解模型,并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论。采用实际路网对模型进行了测试,并将其与蒙特卡罗仿真法结果进行对比,显示了模型的优越性;最后给出了应用实例。     

基于流挖掘的分布式驱动电动汽车横向稳定控制

以分布式驱动电动汽车为研究对象,为减轻驾驶员行为与汽车执行机构响应之间的时间延迟对车辆稳定性控制的不利影响,提出一种基于转向状态预测的稳定性分层控制策略。基于马尔可夫模型构建状态转移概率矩阵,并利用流挖掘技术实时更新状态转移概率矩阵,联合实现下一时刻转向状态的预测。仿真结果表明,与滑模控制相比,所提出的策略可以更准确地跟踪理想横摆角速度,避免横向失稳情况的发生。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于脆弱性的灾后路网修复优化

路网是实施救援活动的基础,给出了基于模拟和航拍技术与GIS结合的2种灾后路网状态识别方法,提出了路网脆弱性评价指标,构建了路网修复的双层规划模型,并给出了模型的求解优化算法,最后对成都市温江区中心城区的部分路网进行了实例分析。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

多起点单讫点路网中马尔可夫链配流模型的简单算法

交通量分配是路网规划工作的一个组成部分，交通量分析运算中，常用的数学模型有静态分配和动态分配两种，近些年来，有了用户最优概率配流模型，逻辑型配流模型，马尔可夫链配流模型等交通量分配模型。基于智能运输系统（ＩＴＳ）的动态交通量分配模型尚处在研究阶段中，在马尔可夫链配流模型中，定义了广义出行路径，建立了一步转移概率函数。结合算例，叙述应用马尔可夫链配流模型进行交通量分配的演算步骤。     

在役公路桥梁技术状况的预测方法研究

文章通过对确定型模型和概率型模型两种预测方法的对比,提出将马尔可夫方法用于桥梁的技术状况预测中,以解决传统的确定型模型无法考虑不确定因素对结构技术状况的影响问题,提出了将马尔可夫模型用于预测桥梁技术状况分布的建模方法,最大限度地利用历史信息,为桥梁养护管理工作提供了一定的理论支持。     

优化参数型大跨径悬索桥模型修正方法研究

基于传统参数型模型修正方法,通过将悬索桥主缆划分为多段,并将每段主缆的弹性模量均作为独立的模型修正参数,提出了一种针对大跨径悬索桥有限元模型修正的改进方法——优化参数型模型修正方法。首先,根据对拟定参数的灵敏度计算选定灵敏度较大的参数;然后,进行多次有限元计算求取参数灵敏度矩阵;最后,优化参数识别条件,识别模型修正参数值。依托世界第一大跨径分体式钢箱梁悬索桥——西堠门大桥,建立桥梁结构有限元模型,并采用优化参数型方法进行模型修正。结果表明:修正所得模型各测点误差均小于5%,模型整体和局部响应与桥梁实际状态十分吻合,该方法可推广应用于大跨径悬索桥的模型修正。     

局域路网IO矩阵反推模型研究

引入了一种适用于描述局域路网出行车流分布的IO矩阵,提出了IO矩阵反推模型、求解算法(SQP法),并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论,最后给出了应用实例,显示了模型的优越性.     

基于马尔可夫链的混合动力汽车行驶工况预测研究

针对目前混合动力汽车行驶环境适应性的问题,提出一种适应于随机多变的交通状况和基于实时行驶工况预测的能量管理策略。该策略采用一阶齐次马尔可夫链状态转移概率矩阵,对主干道和快速路建立了行驶工况特征参数预测模型,并通过对预测准确度的对比分析,确定了滚动时间窗和预测视距的最佳值。研究结果表明,与传统基于既定循环工况的整车能量管理策略相比,基于工况预测的能量管理策略具有更好的燃油经济性,为新能源汽车能量管理实时控制提供了一种新方法。     

引力模型预测交通分布量的误差分析

引力模型认为，人类的空间行为是由类似于牛顿万有引力定律的规律所决定的。本文将引力模型预测交通分布量的误差划分为调查方案不合理产生的误差，引力模型的计算误差和路网不合理产生的误差等三类误差，并分析了产生前两种误差的原因，并提出了消除这两种误差的方法。根据对不同路网下所建立的引力模型的对比分析，提出产生预测误差的原因及消除这种误差的方法。