基于回归模型的城市轨道交通能耗预测

以上海轨道交通运营统计数据为基础,分析城市轨道交通能耗结构。用相关性分析方法研究影响轨道交通能耗的重要因素。建立了城市轨道交通能耗系统的回归模型,并利用该模型对上海轨道交通5号线的能耗进行了预测。结果表明,该模型可以较准确地预测轨道交通的运营能耗,全年能耗预测误差在5%以内,为城市轨道交通能耗系统的建模与预测提供了一种新的方法。     

基于多影响因子计算模型在城市地面沉降监测中的应用研究

研究目的:近年来,随着城市地下水被开发利用,大量地下水被抽取,久而久之将引起地表沉降.本文阐述地下水位变化、孔隙水压力变化和地面荷载变化对地面沉降的影响,分析这些因素的影响机理;应用回归分析原理,建立地面沉降监测计算模型,并结合实例,分析验证该模型,为城市取水井的数量和密度布设提供科学依据,对城市区域、交通干线地面沉降...     

铁路货运量组合预测方法的研究

介绍了两种以灰色预测和线性回归预测理论为基础的组合预测模型,分析其理论基础、算法思路和计算步骤。通过对甘肃省铁路货运量的实例验证,说明了这两种组合预测模型的可行性。     

基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模

把Chebyshev多项式和偏最小二乘法有机地结合起来，提出一种基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模算法。它自动建立一个预测误差较小的基于Chebyshev多项式的多元多项式模型，它的预测效果优于传统多元多项式模型。本文算法是偏最小乘法的推广，也是偏最小二乘法在非线性领域里的应用。     

基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模

把Chebyshev多项式和偏最小二乘法有机地结合起来，提出一种基于Chebyshev多项式的自适应偏最小二乘回归建模算法。它自动建立一个预测误差较小的基于Chebyshev多项式的多元多项式模型，它的预测效果优于传统多元多项式模型。本文算法是偏最小乘法的推广，也是偏最小二乘法在非线性领域里的应用。     

电气化铁路弓网接触压力功率谱的特征提取

电气化铁路中,弓网间的接触压力数据是表征弓网受流质量和动态特性的重要参数,现行弓网技术标准中的时域平稳统计参数难以准确全面地反映弓网动态特性。本文使用自回归模型功率谱估计方法,利用信息理论准则选择合适的模型阶数,得到接触压力的功率谱估计。根据接触压力谱的趋势和波动提出了一种接触压力谱的特征提取方法,该方法通过使用二次多项式拟合接触压力谱下包络线表征谱的趋势特征,用谱中极大值点所对应的波长和谱幅值表征谱的波动特征,以此制定固定线路和固定受电弓类型时一定车速下的接触压力谱标准。比较和分析表明,该方法提取的特征参数具有一定规律性和实际意义,为弓网动态性能评价、弓网系列化标准的建立提供了参考。     

灰铸铁铣削质量的参数优化

高效切削是先进制造技术的重要内涵,灰铸铁是机械制造业中应用最为广泛的重要材料之一.优化铣削参数可以提高高效切削奈件下的灰铸铁加工表面质量.     

附加约束条件的亏秩线性回归模型的解法

本文提出了一种解算附加约束条件的亏秩线性回归模型的简化算法。     

时间序列分析在某滑坡变形监测预报中的应用

为了预防滑坡的发生,需要不断对监测点的高程进行测量,观测其变化,并对滑坡的动态变化做出预报。在简要介绍时间序列模型的基础上,以某露天矿滑坡为例,对某监测点数据平稳化处理建立差分回归模型,分析模型的应用。计算结果表明,预报趋势基本符合滑坡动态发展规律,进而说明运用时间序列分析法对滑坡变形监测进行预报可行。     

轨道清污车吸污效率影响参数正交试验研究

通过正交试验研究,探讨了轨道清污车辆的吸风口与道床距离、吹风口偏角、走行速度三个关键因素对吸污效率的影响规律,并得到了优化运行参数。根据正交试验结果,采用多元非线性回归方法建立了除净率和可吸最大粒径的回归模型,经验证可知:该模型具有良好的精度,可为车辆的调试、运行参数提供预测和参考。     

大连地铁隧道施工风险评估

大连地铁施工期间曾发生多起塌方事故。本文针对大连地铁施工中存在的高风险,采用模糊回归模型(即把数学回归方法同模糊数学相结合),根据大连地区地质条件和当前施工状态给出其施工风险的概率,并给出高概率风险事故及相应的风险来源,最后提出施工对策及建议,以减少风险发生的可能性,最终达到对施工风险进行控制的目的。     

用Logistic回归模型编制滑坡灾害敏感性区划图的方法研究

在GIS环境下应用Logistics回归模型编制地质灾害区划图。针对网格的生成、致灾因子的选择、不重合边界等问题,运用GIS的空间分析功能和SPSS的统计功能,消除了这些问题对滑坡灾害区划图的准确度的影响。结合贵州省的实际,根据历史灾害的分布情况,比较不同方法编制的滑坡灾害敏感性区划图,确定最优编制方法。对基于Logistic回归模型编制滑坡灾害敏感性区划图提出若干指导性建议,丰富和完善了Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图方法体系。     

信号交叉口行人过街行为计算机仿真分析

本文分析信号为红灯情况下影响行人过街行为的因素及其重要程度.选取北京市3个较为规范的十字交叉口为调查点,结合问卷调查数据,建立了基于不同影响因素的行人过街行为的Logit回归模型,进行模型参数标定和验证,得出交通信息因素、个体因素、心理因素和约束因素对过街行为起到的作用,从而有针对性地提出减少行人违章的建议.此结论对行人交通规划和管理有较好的指导意义.     

基于残差平方和取舍常数项的地应力场反演分析

为提高地应力场的反演精度,通过文献调研发现,含与不含常数项回归模型被单独地用于反演岩体的初始地应力场,而这两类回归模型的反演结果是不相同的,因此反演结果较差的回归模型很可能被用于反演.为解决此问题,首先,结合概率统计理论提出了衡量应力实测值与计算值偏差程度的量化指标,此量化指标可以客观地选择最佳反演结果的回归模型;然后...     

公共交通对健康城市医疗服务公平性影响研究

选用城市每万人口拥有公共卫生人员数作为健康城市公共医疗资源水平的代理指标,从面向健康城市公共交通服务供给和面向公共交通服务需求2个角度来设计选取公共交通系统的解释变量指标,设计城市公共服务的加权基尼系数来衡量一座城市的财富或收入分配与完全平等的分配差距,分析梳理各种多元回归模型。在此基础上,以南京市为例,通过普通线性回归分析可得所选取公共交通指标具有较高线性相关性,进一步比较岭回归分析、LASSO回归分析和弹性网回归分析,根据EBIC准则选择弹性网回归模型,构建南京城市医疗公共服务水平加权基尼系数与公共交通回归方程,定量分析公共交通相关指标与城市医疗公共服务公平性之间的相关性和数量变化规律。结果表明,将衡量城市收入公平性的量化指标基尼系数引入城市公共交通评价是合适的;弹性网回归模型能够较好地描述公共交通分担率指标对城市公共服务公平性的影响关系;影响南京城市医疗公共服务公平性的正向指标为公交车公里分担率、机动化出行公交分担率和城市道路里程。研究成果有助于为健康城市社会公平性建设目标的实现提供理论基础和政策依据。     

隧道围岩变形预测的进化高斯过程回归模型

隧道施工围岩变形预测是关系到隧道施工安全和工程质量的关键,至今已出现多种预测模型,但也存在各种问题。本文将高斯过程回归(GPR)引入隧道施工围岩变形预测以克服现有模型存在的问题,针对目前采用共轭梯度法获得GPR模型最优超参数的缺陷,将十进制遗传算法(GA)与高斯过程回归算法相耦合,采用遗传算法在训练过程中自动搜索GPR模型最优超参数,形成GA-GPR算法,并编制相应的计算程序。为了对比,采用遗传算法与支持向量回归(SVR)算法相耦合,形成GA-SVR算法,将这两种算法程序应用于黄榜岭隧道施工围岩变形预测。计算结果对比表明:本文提出的进化高斯过程回归算法明显提高了预测精度,并为类似工程提供借鉴。     

正则回归模型正则参数的选取策略及应用

针对路基沉降分析和预测中的正则回归模型算法,分析了正则参数的选取方法.根据矩阵条件数理论和最小二乘原理,提出了以控制信息矩阵条件数和残差平方和大小的正则参数选取新策略.结合二元回归模型的计算结果表明:提出的正则参数选取策略不仅降低了矩阵条件数,也能获得较小的残差平方和值.     

基于GRNN的GSM-R场强覆盖预测算法

在比较Hata模型修正方法和GRNN算法场强覆盖预测效果的基础上,仿真分析了训练集构成和平滑因子选择对GRNN算法预测效果的影响,给出了训练集构成和平滑因子选择的方法;提出了电波传播环境相似系数来表征GRNN模型在不同环境下的适用性。仿真结果表明,两种传播环境的相似系数越大,由一种环境下测试数据确定的GRNN在另一环境下的预测精度越高。     

基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统技术研究

为解决国产基于通信的列车控制(CBTC,Communication Based Train Control)系统软件测试质量不高和效率低等问题,设计了基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统。该系统构建一种多元线性回归软件度量模型,制定合理的软件度量标准,对软件质量进行评估,在此基础上,提出高效的基于Hadoop开源框架的分布式度量方法,用以解决大数据计算任务,并提出一种智能软件测试系统整体解决方案,实现软件测试的智能化运行。通过实验分析,该系统能够合理生成软件度量模型,对测试任务进行分布式并行处理,减少测试人员重复性劳动,提高测试人员的工作质量与效率。