基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性.     

冷链物流多式联运路径选择优化研究

为降低冷链食品（CCF）在运输过程中的总成本,提高客户满意度,采用多式联运对冷链食品进行物流配送。先基于多式联运网络、总成本最小化和客户满意度最大化,构建路径选择模型;再采用改进粒子群优化算法（IPSO）对模型进行求解;最后,利用实际案例进行模型验证和敏感性分析。研究结果表明：与公路单式联运相比,多式联运的运输成本降低了13.4%,总成本降低了2.4%,时间满意度提高了3.3%,总满意度提高了0.6%。通过提升铁路运输速度,可有效地降低运输总成本,提高客户满意度。     

区间客运需求组合预测模型研究

考虑客运需求受不确定因素影响,导致基于点预测的值不能客观反映未来需求波动。文章采用区间集合方法表示需求不确定,同时结合组合预测方法,建立实际观察值与预测区间中心值偏差最小、预测区间宽度最小的多目标区间需求组合预测模型。以2003—2013年扬中市客运数据为基础进行预测,实例分析表明区间预测结果不仅能包含实际观察值,还能体现未来需求的不确定性,同时误差平方和均值和平均相对误差指标下降也表明区间组合预测模型精度提高,说明该模型的可行性和有效性。     

长三角地区推进省际瓶颈路段建设的经验与启示

加强省际瓶颈路段建设是完善区域路网,提高路网通行效率和整体效能,支撑区域经济社会发展,满足毗邻地区居民出行需求的重要举措。文章通过总结长三角地区推进省际瓶颈路段规划建设的经验做法以及具体工程案例分析,从规划对接、统一设计、审批方式和协调机制等方面提出了关于推进省际瓶颈路段建设的启示和建议。     

国际航空货运航线引导资金测算研究

以江苏省开通欧美、亚洲等地区的国际货运航线为例,在分析新开航线的主要运营成本和收入的基础上,采用参考机型,结合航空货运平均运价,以盈亏平衡为计算标准,适当考虑调动航空公司开辟新航线的积极性,初步测算政府在定补、兜底、包收入等不同模式下各种类型的国际货运航线引导资金。在此基础上,分析了三种模式下航空公司面临的风险大小以及培育市场的积极性。