遗传神经网络在公交客流量预测中的应用研究

全面考虑影响公交客流量的各个因素,建立遗传神经网络预测模型,并把其预测结果和神经网络BP算法的预测结果进行比较．这种方法具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于神经网络BP算法的预测结果,故具有很好的应用价值。     

上海内河货运量的组合预测

内河航运是综合交通运输系统中不可缺少的运输方式,存在着很大的潜在优势.定量地把握未来内河运输的发展趋势,具有重大的现实意义.通过利用时间序列模型、logistic曲线与自回归模型等,对2010-2015年的上海内河货运量进行预测.在此基础上,对不同模型赋予不同的权重,建立了组合预测模型.研究表明:未来上海内河货运量将持续稳定地增长.为提高预测的精度,有必要综合地使用多个预测方法.     

沥青路面车辙形成因素的试验研究

根据室内不同车辙影响因素作用下的轮辙试验,对比分析了采用普通沥青混合料和改性沥青混合料的抵抗车辙性能,分别得到沥青混合料的动稳定度与不同交通荷载、温度、水、沥青、混合料组成之间的变化曲线,研究表明SBS改性沥青混合料的抵抗车辙能力要优于普通沥青混合料,同时确定了沥青混合料在不同交通荷载、温度、水、沥青、混合料组成作用下的变化规律.     

住宅小区交通影响分析中交通需求预测方法

以住宅小区项目交通影响分析为例,针对交通需求预测时难以获得精确的初始OD矩阵问题,提出从合理划分小区以形成合适初始矩阵结构,到选择合适观测路段,然后再通过进一步修正初始OD矩阵单元值以符合网络布局3方面来控制OD反推过程精度。描述引入住宅成熟度指标预测项目新增出行的方法,结果表明该方法能够更好地控制交通需求预测精度。     

机载电子设备间电磁干扰预测分析及抑制研究

针对机载电子设备之间存在的电磁干扰问题,对设备间的电磁干扰进行预测分析,给出了预测分析的基本传播方程,结合实际的电磁干扰预测数据,对设备间的各因素进行预测,最后给出了几种能有效抑制电磁干扰的方法。     

一种客车年生产大纲的制定方法

通过对预测方法的简介,选取一种比较简单、实用的预测方法,用来制定客车年生产大纲,有一定的实际意义。     

分行业的货运需求量组合预测研究

论证了分行业预测货运需求量的科学性。通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,建立了物流需求组合预测模型。     

沥青路面温度模型及分析方法比较

介绍国内外典型的路面温度模型,并对其进行简要的分析。通过这些模型的分析,对路面温度预估方法进行比较,提出统计分析法将成为路面温度预测方法中主要的方法。     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

广义回归神经网络在交通运输量预测中的应用

因为交通运输、地方经济及企业发展的紧密联系,交通运输量预测成为运输市场和经济发展研究中的一个重要问题。以影响交通运输量的若干重要参数作为样本数据,构建一个广义回归神经网络,经过学习训练后使之达到误差最小,再以此网络外推出未来的交通运输量。结果证明广义回归神经网络用于交通运输量预测的有效性。