施工中的横南铁路

分析了福建省铁路现状，介绍了横南铁路的有关情况及该线对福建省经济发展的影响，同时对经济效益进行了预测。     

大型购物中心诱增交通量预测方法研究

近年来，随着人们生活水平的提高和消费观念的改变，shopping mall正在中国越来越热。shopping mall由于体量庞大，它的建设无疑会对城市道路交通体系产生较大的影响。本文在对北京mall交通影响分析实践的基础上，根据购物(休闲娱乐)出行需求的特点，提出了大型购物中心诱增交通量预测的思路，并重点阐述了商圈分析法和非集计模型在诱增交通量预测中的应用，取得了较好的效果。     

BP神经网络预测船体焊接变形

实现无余量造船的重要前提是准确预测船体结构的焊接变形,从而满足造船精度要求。由于焊接变形的起因以及现场工作环境非常复杂,几种回归公式难以完全覆盖所有范围。为此,本文应用C 语言实现BP神经网络学习算法,来预测船体构件焊接横向变形和角变形。     

对中国未来10年道路交通安全状况分析与初步预测

笔者从中国现代道路交通系统的发展现状与道路交通安全状况出发，以过去10多年中国汽车、摩托车保有量的发展轨迹为基础，对中国未来一定时期（2004～2015年）机动车保有量的发展变化及政府采取不同管理对策条件下的道路交通安全状况的发展水平进行了预测。结果表明：政府管理对策对道路交通安全状况变化具有决定性影响。     

定时误差对部分并行干扰消除检测器的影响

重点分析了基于硬判决的部分并行干扰消除(PPIC)检测器的残余多址干扰的结构及统计特性,研究了PPIC在定时跟踪误差情况下的性能,并给出了其在定时误差跟踪下的封闭形式的误码表达式。实验表明:采用部分干扰因子可以抑制PIC系统性能恶化,而基于文献[4]给出的部分干扰因子可进一步改善系统性能。     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。