自适应指数平滑模型预测区域经济研究

三次指数平滑法预测区域经济时，平滑参数为一常量，这与实际不符，容易使预测结果误差偏大，甚至严重失真。本文在深入剖析指数平滑模型缺陷的基础上，对其进行改进，建立了自适应指数平滑模型。实践证明，该模型能够更好地反映区域经济发展的动态特性，提高预测的精度。     

一种行程时间检测和预测的实现方法

行程时间预报是交通信息服务的一项重要内容，章提出了一种计算行程时间的方法。在检测行程时间时采用了自动车牌识别技术，提高了结果的准确度。通过分析行程时间时间序列的时变特性，利用指数平滑模型进行预测，最后提出合理的修正方法。     

二次指数平滑在交通信息短期预测中的应用

通过对当前交通道路信息的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型,提出了符合当前交通信息的分段二次指数平滑模型,该模型主要根据某城市一天各时段的拥堵情况计算平滑系数表,在通过二次指数平滑模型对交通信息进行短期预测。该方法充分考虑到了交通道路信息的实际情况,提高了交通信息短期预测的合理性。经过实际交通信息数据验证,结果表明基于该方法预测未来短期交通信息准确率满足使用需求,并为其他交通信息短期预测提供一种新的方法。     

我国铝合金罐式汽车市场的预测分析

介绍了铝合金罐体材料的效益及价值，并采用二次多项式回归模型、三次多项式回归模型、指数平滑法及指数回归模型四种预测方式对罐式汽车今后10年市场的总量及铝合金罐车进行了组合预测，以此得出未来铝合金罐车的大致增长趋势，供行业参考。     

指数平滑预测方法引起供应链库存波动的传递函数分析

分析不同指数平滑预测模型对供应链库存波动的影响,建立不同指数平滑预测模型的传递函数模型,通过对不同指数平滑预测模型分别在阶跃函数、斜坡函数、二次曲线函数等不同激励函数输入下输出响应的Matlab仿真,说明零阶指数平滑预测模型没有导致供应链库存波动,1阶、2阶指数平滑预测模型将导致供应链库存波动;通过噪声带宽分别衡量不同指数平滑预测模型引起供应链库存波动的程度,并且通过匹配滤波的方法可以减少不同预测模型引起供应链的波动性。     

高速公路事件探测系统及算法

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全具有十分重要的意义?本文简要分析了高速公路事件探测系统的构成，并对各种自动事件探测算法进行了分类评价，特别是对近年来智能技术在事件自动探测算法中的运用作了较详细的介绍。同时，本文最后指出了事件探测算法的发展趋势。     

基于改进NSGA-Ⅱ的汽油机标定优化研究

针对车用汽油机标定成本高、开发周期长等问题，提出一种车用汽油机的标定优化方法，以提高标定效率。建立发动机稳态工况的高斯过程回归模型，通过少量的试验数据预测燃油消耗率(BSFC)、氮氧化合物(NO_x)等发动机性能和排放参数，并引入决定系数(R²)评估模型质量。在非支配排序中加入了约束违反并引入混合交叉算子对NSGA-Ⅱ进行改进。将预测模型作为改进NSGA-Ⅱ的目标函数，进行发动机标定优化。采用一种平滑校准图自动生成的方法，根据校准图性能和平滑度，以自动方式选择最终校准图。结果表明：对于标准测试函数，改进NSGA-Ⅱ算法的分布性最高提升21.41%,应用于发动机标定优化，为决策者提供了更多的优选方案。将改进的NSGA-Ⅱ算法与平滑校准图自动生成方法结合，在WLTC循环工况下，标定结果相较于人工标定校准图，燃油消耗率降低了1%,NO_x排放降低了5%,为减少发动机标定工作量提供了参考。     

基于Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

中国轿车近期市场预测方法研究

在综合分析国内外现有的预测模型为基础上，提出了适合中国国情的轿车市场预测方法－弹性系数法和指数平滑法，并对这两种方法在轿车市场预测模型中间应用进行了对比分析。     

出租车电招业务量预测方法研究

论述了出租车调度中心业务特点,分析某公司出租车调度中心历史业务量变化规律,采用二次、三次指数平滑法进行出租车调度中心业务量预测,预测结果表明:三次指数平滑法进行业务量预测的平均相对误差较小。     

一种基于周相似特性的实时交通量预测模型

针对城市道路交通流量的周相似特性,对实时采集的流量与历史流量进行对比分析,利用均方根误差法确定权重,采用指数平滑方法对权重进行修正,提出一种实时交通量预测模型,并给出利用该模型预测的实例。利用最小二乘法对该预测进行了改进,进一步扩大和提高了模型的应用范围和实用性。     

基于Elman神经网络的上海港货物吞吐量预测研究

从内贸以及外贸两方面探讨上海港货物海运生成量。常用的预测方法有回归分析法、指数平滑法、灰色预测等,但单独的预测方法往往导致预测的准确性较低。文中通过货运量生成法、三次指数平滑法、回归预测法得到3组预测值,作为Elman神经网络的输入,对网络进行训练得到综合的预测模型,并以上海港货物吞吐量为例,对此模型进行论证。     

人工神经网络事件探测系统的结构设计及实现

国外传统的高速公路事件自动探测算法存在着事件探测器模型有偏差，误报警率高和不适合我国实际等缺陷，而采用人工神经网络探测事件则具有克服这些缺陷的潜在优势，文章就人工神经网络事件探测系统的系统设计的目标及功能，关键模块设计，组成结构和系统特点等进行了论述。     

基坑变形预测及优化研究

在现代化的施工中,施工监测已不能只局限于获得工程变形的历史值,更多时候,相关各方更关心其未来究竟会是一种怎样的变形趋势,也就是对工程变形的预测提出了新的要求。现以延崇高速公路妫水河隧道的基坑沉降监测数据为基础,引入三次指数平滑法和GM(1,1)模型,分别预测了未来短时间内基坑的沉降变形趋势,后续与实际变形的对比显示:两种方法均可以有效预测基坑变形,本例中三次指数平滑法的预测精度要高于GM(1,1)模型的预测精度;针对本例中GM(1,1)模型预测结果误差偏大的问题,分析了其误差影响因素并进行了残差模型修正,提升了GM(1,1)模型短期的预测精度;对基坑变形预测问题进行了讨论与总结。     

监测预报技术在处治滑坡动态法设计中的应用

通过在贵州省镇宁至胜境关高速公路永宁滑坡设计施工过程中进行地下位移监测,采用双曲线指数平滑、BP神经网络、多项式回归进行了跟踪预测,采用Verhulst反函数模型进行时间预报,结合监测结果和施工情况对滑坡变形进行综合分析,动态调整了施工设计图,及时采取合理有效措施,在确保工程安全的前提下节约了工程投资。     

监测预报技术在滑坡信息化施工中的应用

通过在贵州省镇宁至胜境关高速公路晴隆滑坡施工过程中进行地下位移监测,采用双曲线指数平滑、BP神经网络、多项式回归进行了跟踪预测,并采用Verhulst反函数模型进行时间预报,分析了滑坡的滑动速度、变形阶段,结合降雨和施工情况进行综合分析,动态调整了施工组织计划,及时采取有效措施,确保工程安全。     

天府广场下穿隧道基坑开挖实测与预测分析

以成都天府广场下穿隧道基坑开挖为工程背景,通过实测数据分析了基坑开挖后地表变形、地中倾斜的规律;应用灰色法和指数平滑法两种模型进行预测,并对两种预测结果进行了比较.结果表明:基坑开挖近1个月内地表沉降增大明显,随后逐渐趋于稳定;地中位移最大值的位置可能从地表附近转为地中较深处;灰色法预测在前期精度较高,但随着时间的增加,其预测精度不如指数平滑法.     

旅游城市的公共自行车网络规划方法研究

为了对景区公共自行车站点进行合理布设,研究通过对相关文献的综合归纳,以及对国内自行车交通发展现状的分析,提出了以二次指数平滑法进行需求量预测、p-中位模型进行站址规划、模糊综合评判法进行站址评价的旅游城市景区公共自行车网络规划设计方法,并以大唐芙蓉园景区为例,进行了实例分析。结果表明所提出的方法能为旅游景区的公共自行车站点分布进行合理的规划。     

自动离合器的变结构控制EI北大核心CSCD

针对机械自动变速汽车自动离合器的非线性、易受外部干扰和参数不确定性等特点,采用基于新型指数趋近规律的变结构控制实现自动离合器的有效控制。建立了自动离合器执行机构的动力学模型,并对其进行仿真。结果表明,与常规PID控制相比,这种新型指数趋近规律的变结构控制具有更好的控制性能。     

公路客运量预测方法的应用

本文主要介绍如何利用季节指数修正指数平滑预测值对公路客运量进行预测，并以长春市公路客运公司客运量预测值为例予以说明。