基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测

基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。     

基于Box-Jenkins的铁路客运量短期预测

对客运量的发展趋势进行科学预测是铁路客运企业正确进行市场决策的基础。运用Box-Jenkins对某铁路局的客运量进行了预测,结果显示Box-Jenkins模型在分析处理短期客运发送量预测工作中的非平稳时间序列上,具有一定的优势,预测结果可信。     

TSP 203在隧道施工中的应用

研究目的:太行山隧道地形地质条件极为复杂,工期紧。为确保工期,加快施工速度,本文通过对隧道超前预测预报技术TSP 203的使用方法、工作内容、工作程序和数据分析方法的研究,以达到TSP 203能够迅速、准确地探明隧道前方的工程地质和水文地质情况的目的。研究结论:TSP 203能够准确地预测隧道前方100～150 m处围岩地质体的性质、位置和规模,特别是溶洞、断层和破碎带等不良地质。隧道施工通过TSP 203超前地质超前预测预报系统提前预知隧道前方围岩情况,可减少隧道施工的盲目性,避免隧道施工过程中可能的重大不良地质或灾害地质发生,进而有效地防止工程事故,加快施工进度。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

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。     

河南高等职业教育规模的预测与分析

通过对全国和河南省未来十年高等教育适龄入学人口的统计分析,以及河南人口受教育年限的统计分析,预测河南省高等教育适龄入学人口将在2018年有较大幅度的下降,根据分析预测结果,提出未来十年河南省高等职业教育规模的预测,为河南省高等职业教育的优化与配置提供政策参考。     

高速铁路路基沉降量预测方法研究

路基沉降是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素。结合沉降观测数据可以对路基沉降量进行预测。通过预测可有效保证高速铁路路基工程达到规定的变形控制要求,以合理确定无砟轨道的铺设时间。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域,工作难度大,是长期以来困扰高速铁路施工技术人员的难题。此文介绍了高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,极具代表性,有一定参考价值。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

西安GSM-R核心网接入北京、武汉中继电路研究

针对西安核心网节点与北京、武汉核心网节点的互联互通,从业务需求、网络结构、实现的业务与功能等方面入手,提出了中继和信令通道数量的计算方法和配置方案。