港口道路交通量预测方法

将港口道路交通量的车型归纳为4种类型,提出港口道路交通量预测的方法和思路;分别建立4种不同车型的港口道路交通量预测方法,并建立不同车型交通量预测与港区相应货种吞吐量的计算关系式。可为合理规划港口道路集疏运系统提供理论依据和参考。     

专用公路交通量预测方法的研究

分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类：A类机械变化交通量、B类园区诱增交通量及C类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。     

基于残差修正灰色系统理论的交通量预测

通过对灰色系统GM(1,1)模型的残差修正,建立了水运量的预测模型,经误差和关联检验表明,预测精度良好,通过2003-2005年的实际水运量来验证模型,发现相对误差较小,说明预测结果合理可信,灰色预测方法可应用于水运量预测领域。     

轻交通量道路上土基等级的划分

通过对八种典型沥青路面结构的力学计算,分析了土基强度对基层和底基层厚度的影响,确定了土基强度的最大值和最小值。提出了小交通量道路上土基强度的合理等级划分。     

基于神经网络的态势预测方法研究

为提高安全态势感知精确度和降低其复杂度,加强网络系统的安全防护能力,提出了基于神经网络的态势预测方法,并研究了基于径向基函数和遗传神经网络的态势动态预测方法。神经网络可通过自学习和非线性映射以任意精度逼近函数关系,具有高度灵活可变的拓扑结构及很强的适应能力,对于中、短期预测具有较高的精度。     

一种公路交通量的计算方法

探讨了公路运输量与交通量换算中存在的问题，提出了交通量回归模型，并将该模型应用于某市公路的交通量计算，进而得到一种简易而实用的交通量计算方法。     

基于土地利用的交通预测方法研究

从土地利用与城市交通相互影响关系入手,分别从两个层面进行交通大区和交通小区的交通产生量预测,并运用EMME/2软件进行交通转移和诱增量的预测,最终形成一套基于土地利用形态的交通预测方法。并给出应用实例,验证了该方法的可行性。     

集装箱港区交通量计算模式探讨及道路系统的适应性分析

针对集装箱港区吞吐量增长给港区公路集疏运系统所带来的压力,研究公路交通量与集装箱公路集疏运量的关系。通过建立集装箱港区公路交通量的计算模式,并借助交通工程学的有关理论分析港口道路集疏运系统的适应性。本计算模式可指导集装箱港区公路集疏运系统的规划设计,保证集装箱港区公路集疏运系统的顺畅,为类似工程提供参考。     

基于广义回归神经网络的船舶交通量预测模型

船舶交通量受多种环境与社会因素的影响,使得船舶交通量预测存在复杂性与非线性的特点.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络GRNN的基本原理与拓扑结构.不同类型船舶受各类因素影响的程度不同,根据天津港VTS(Vessel Traffic Services)中心提供的船舶交通量数据,按船舶种类将船舶交通量分为六类,利用GRNN神经网络分别进行预测.预测结果表明GRNN神经网络具有很强的非线性拟合能力,有效解决了天津港船舶交通量预测中的小样本问题,提高了整个预测系统的精度与稳定性.     

基于OD调查的区域水运交通量分析

为充分利用区域水路货运量OD调查数据,本文在航道OD调查方法的基础上,探讨了区域航道货物量和港口吞吐量的推求方法,并进行了实证分析,成果可供相关工作参考。     

基于消耗间断的消耗规律预测方法研究

针对维修器材使用阶段消耗数据存在间断性的低消耗特征,使得预测非常困难的问题,在对消耗数据进行Markov性分析的基础上,引入Monte Carlo仿真技术,构建了基于Markov与Monte Carlo仿真预测模型,在规划仿真流程的同时,结合具体案例,验证了该模型解决消耗数据间断性问题的有效性.     

基于SVM的电子装备故障预测方法研究

探讨了支持向量机时间序列预测模型的应用。将支持向量机时间序列预测技术应用于电子装备故障预测中,对某型电子装备的数据传输插件板进行了故障预报,通过实验证明了该方法的有效性和实用性。     

基于聚类分析的高速铁路安全态势预测方法研究

为提高高速铁路运营安全水平,提出用事故次数、事故联动系数、月均事故率作为高速铁路运营安全态势评价指标。以2009-2012年间存在运营安全风险的高速铁路线路运营事故数据为基础对高速铁路的运营安全态势进行时空分布特性聚类分析,将国内高速铁路线路的运营现状分为危险、较危险、一般、安全四个等级。     

基于AIS的风流压差自动预测方法研究

传统的估算海洋风流压差的估算方法都是人工方式,不仅效率低,而且只能估算本船处的风流压差,为此,研究一种基于船舶自动识别系统(AIS)的自动预测前方船舶风流压差的方法,实测数据验证该方法的可行性.     

岩爆的预测方法研究

岩爆是地下工程开挖过程中常见的地质灾害,极大的威胁着施工人员和设备的安全。详细论述了岩爆区特殊地质现象预测法、岩石力学室内实验与分析预测法、岩爆现场测试预测法等岩爆预测方法,分析了不同方法在实际应用中的不足之处,并进一步指出了岩爆预测方法的发展方向。     

基于交通条件改善的公路网交通生成预测方法研究

以经济、人口、车辆保有和广义出行时间为基本变量,采用回归分析方法建立交通生成预测模型,从而在交通生成阶段中考虑了交通出行条件改善的影响,将交通生成预测和诱增交通预测两者结合,既考虑了社会经济对交通的决定作用,又考虑了交通供给对交通生成的反作用。模型应用于江苏省高速公路网规划实践,结果表明,模型能够反映不同地区经济、人口、车辆保有以及交通条件等因素对各地区交通生成特性的差异,并且具有实用、精度高、可操作性强的特点。     

基于神经网络的内河航道船舶交通流量预测方法研究

我国的内河航运对我国经济、社会发展做出了重要的贡献,随着内河航运的进一步发展,船舶交通流量迅速增加,导致水上交通事故频繁发生。因此,建立有效的内河航道船舶交通管理机制,对航道进行合理的规划和管理具有重要意义。本文首先介绍了神经网络算法的原理与结构,在此基础上建立了一种内河航道船舶交通流量的预测方法,该交通流量预测方法可以有效的改善内河航运的效率和安全性,提高内河航道的综合监管能力。     

基于小波神经网络的船舶动力系统故障预测方法研究

船舶动力系统是船舶的心脏,其性能的优劣对船舶的安全航行至关重要,研究船舶动力系统故障预测的方法对保障动力系统安全运行具有重要意义。本文采用小波神经网络针对船舶动力系统的性能参数进行预测,选取柴油机动力系统的油管压力作为预测对象,试验结果表明小波神经网络预测的结果符合预期值。     

基于粗糙集理论的舰船电子设备状态预测方法研究

针对舰船电子设备使用环境复杂的特点,采用粗糙集理论对其状态进行预测。通过分析设备正常运行的历史数据完成信息系统的初始化,利用粗糙集理论对初始化后的数据进行属性约简并得出决策规则。最后把经过初始化的实时数据带入决策规则中来完成对设备的状态预测。     

基于HMM的个体微博情感分析预测方法研究

微博已经逐渐成为个体表达情感的重要途径,进行个体情感分析预测研究具有重要意义.在研究个体情感特点基础上,设计了基于HMM的个体微博情感分析模型,通过微博文本情感提取,PAD情感模型维度量化和HMM模型对个体情感发展进行分析步骤获取个体情感状态变化稳定特征,并进行情感预测以实现及时心理疏导,通过实例研究发现该方法在无外部重大事件刺激下具有很好预测效果.