基于数据流集成回归的短时交通流预测

传统的交通流预测技术使用静态和离线算法,无法对模型的参数值和内部结构进行在线调整.然而,交通流变化具有明显的动态性,其内在模式会随时间发生变化,导致构建好的模型准确度下降.针对上述问题,提出了基于数据流集成回归的短时交通流预测模型.将不断产生的交通流数据划分成数据块,每个数据块训练1个基础回归模型,然后加权组合为集成模型.通过不断训练新的基础模型,并置换出集成模型中准确度最差的基础模型,实现在线更新.在实测数据上的对比实验结果表明,与静态离线的BN模型相比,模型的均方根误差降低了19.5%,运算时间降低了48.7%,并能够快速适应交通状况发生明显变化的情况,适用于城市主干道路的短时交通流预测问题.      

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.     

非线性模型在钢桥面铺装层温度场计算中的应用

根据预测量钢桥面铺装结构温度场对预测因子气温的依赖关系,基于工程实例中钢桥面铺装层温度场和气温的实测数据,用统计分析软件PASW进行铺装层表面极端温度非线性回归模型求解,并确定了该项工程钢桥面铺装结构的设计温度,对于钢桥面铺装的设计具有一定的指导意义.     

监控量测技术在五指山隧道施工中的应用

结合和榆高速公路五指山隧道工程实例,介绍了五指山隧道施工监控量测的方法,并利用数学方法对监测数据进行处理和回归分析,以预测围岩的变形趋势,为合理的支护时机提供科学依据,达到了指导现场施工的目的。     

高速公路交通事故起数时空分析模型

为了分析交通事故起数与时间、道路空间结构及交通运行环境等潜在影响因素之间的关系,从时间和空间角度选择9个自变量,分别从路段长度一致和路段坡度一致2个角度,构建交通事故起数时段、周日和月分布模型。以某典型交通事故多发段为例,分别运用泊松回归模型、负二项回归模型、零堆积泊松回归模型和零堆积负二项回归模型拟合交通事故起数时段、周日和月分布模型,根据模型的拟合优度检验,分别确定3个模型的最佳形式,从而构建交通事故起数时空分析模型。研究结果表明:从AIC准则和BIC准则来看,基于路段长度一致的交通事故起数时段、月分布模型采用负二项回归模型拟合效果较好,其他模型选择泊松回归模型拟合效果较好;基于路段长度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型的预测误差小于基于路段坡度一致的交通事故起数时段、周日、月分布模型。     

物流产业集聚的影响因素分析——基于省级面板数据的实证分析

文中应用面板数据模型对我国西部、中部、东南部共9个省物流产业集聚的影响因素进行分析,结果发现经济发展水平是促进物流产业集聚的重要因素,劳动投入对物流产业集聚的影响较小,而物流基础设施投入对物流产业集聚产生了反作用。基于此,文章从区域经济发展、物流资源整合以及物流人才的培养和引进这三个方面提出了建议。     

高效电机效率测试方法的选取与分析

文章通过对112B法的计算方法以及不确定度原理的分析,并通过具体实验进行电机效率低不确定度的数值计算,从而得到比较符合实际的电机效率,对电机及系统的节能具有指导意义。     

能源消费影响因素及辽宁省实证分析

以辽宁省总产值、居民消费水平、民用汽车拥有量、天然气和水电占能耗比重、总人口和第一、第二、第三产业产值占总产值比重等8个要素为自变量,以能源消费总量为因变量,构建能源消费回归模型;选用2001～2009年的时间序列样本数据,采用偏最小二乘法进行回归分析,对辽宁省的能源消费状况进行实证研究,提取影响该阶段辽宁省能源消费的主要因素,并提出相应的节能降耗措施.模型采用适用于小样本和自变量存在严重多重共线性的偏最小二乘法进行回归计算,提高了计算结果的可靠性;根据回归结果提出相应的节能建议,提高了节能建议的有效性和合理性.     

K近邻短期交通流预测

从分析短时交通流特性入手,利用非参数回归中K近邻的方法,对道路交通流量进行短期预测;采用贵阳市道路交通流量的实际数据进行验证。结果表明:K近邻非参数回归预测模型能较为准确的进行道路短期交通流预测,该方法可用于短期交通流预测。     

8系回归

曾经的8系可是宝马家族中旗舰大型豪华跑车的代表,但惨淡的市场表现让它早早的消失在了人们的视野里。近日,当看到由宾尼法尼亚领衔设计的Gran Lusso Coupe概念车横空出世时,在我们心里已经有了一种强烈的暗示,8系真的要回来了。