基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。     

基于回归分析的广西高速公路投资模型

文章通过对广西近年建设的高速公路投资及相关数据的整理,分析筛选了包括桥隧比、路基宽度、互通个数等影响高速公路投资的主要控制因素,并考虑建筑业物价上涨影响,将选定的控制因素作为自变量,建立了广西高速公路投资回归模型,为高速公路工程的投资决策、造价管理提供依据。     

基于多项型高斯函数的过渡段路基沉降预测

高速铁路过渡段路基沉降是复杂的非线性系统,提高路基沉降的预测精度对于高速铁路建设和运营具有重要意义。利用MATLAB工具箱分别建立路基沉降与累计时间和累计填土高度的单因素高斯型数学模型,通过线性回归分析得到了两个单因素的非线性综合模型。实证分析表明该综合模型具有较高的精确度,预测效果好于BP神经网络模型,能够较好地指导工程建设。     

基于固有匹配对数据的交通事故致亡风险因素分析

机动车乘员在道路交通事故中死亡风险的大小受到很多因素的影响.为分析交通事故中致亡因素的非线性效应,在美国交通事故死亡分析报告(FARS)的数据基础上,对机动车乘员的事故结果进行匹配筛选,得到了固有匹配对数据.进而以相对死亡风险为衡量指标,通过非参数logistic回归的方法揭露了性别、年龄、安全带的使用情况以及座椅位置4个因素对致亡伤害的深层次影响机理,有望为交通安全政策的制定和交通安全措施的实施提供重要依据.除此之外,非参数logistic模型能够揭露年龄作为连续变量的重要非线性影响.研究结果表明,固有匹配对的数据结构能够排除外界因素对模型的干扰,且性别、年龄、安全带的使用情况以及座椅位置4个因素会对交通事故中机动车乘员死亡风险的大小造成显著影响.女性的死亡风险相对男性高出15.9%(对数值);使用安全带可以降低74.8%的死亡风险(对数值);死亡风险随机动车乘员年龄增长呈上升趋势;小汽车的后座左侧和后座中间位置是最安全的位置.      

运用弹性系数法预测北京机动车保有量

综述了机动车保有量的预测方法,包括时间序列回归法、神经网络法、弹性系数法等,分析了不同方法的特点,给出了相关启示。结合北京经济发展趋势,运用弹性系数法对机动车保有量进行了预测。     

斜拉桥不确定性参数随机分析研究

为了研究复杂结构体系中不确定性结构参数对其静动力特性的影响,采用多元步进响应面的Monte Carlo法,即将数理统计中的多元步进回归技术引入响应面拟合中,选择出若干个对因变量影响较大的随机变量参与响应面拟合,从而建立一个较为理想和稳定的回归方程,提高响应面的精度,并基于拟合响应面采用拉丁超立方抽样法生成MonteCarlo样本,实现复杂结构体系响应参数的随机分析。采用该方法对润扬大桥北汊斜拉桥静动力特性进行了敏感性因素分析。计算分析表明,斜拉桥主梁质量密度的随机性对其静动力特性最为敏感,同时斜拉索和主梁结构参数的随机性对斜拉桥低阶模态的敏感性较强。所做工作能为斜拉桥结构受力分析提供参考,同时为复杂结构体系不确定性参数的随机分析提供相应的思路。     

基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究

以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均（SARIMA）模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。     

基于浮动车数据的城市隧道实时路况多元线性回归模拟

给出了Floating Car Data(FCD)技术在实时路况仿真模拟中的应用模式,采用GPS技术获得的流动车数据可用以确定车辆在某一时段内所属的路段、通行距离、时间间隔,计算平均车速.并通过多个车辆的平均车速模拟出地面道路实时通行速度.由于车辆在隧道中接收不到GPS信号,故无法采用地面道路的算法模拟隧道中的通行速度,进而提出了采用多元线性回归模型模拟隧道通行速度的方法,利用与隧道进出口连通的相关路段已知通行速度,推估隧道内的通行速度.此外,车辆路测数据验证了该方法能满足实际应用的精度要求,可以合理、有效地模拟隧道内的实时路况.     

客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。     

人民币对美元汇率影响因素浅析

运用简单线性回归、多自变量回归的经济计量学方法考察了人民币对美元汇率的运行结构,确立了人民币对美元汇率的多因素模型,并通过扩大样本模型检验的方法对1994年我国外汇体制改革前后的人民币对美元汇率模型进行对比分析,提出了对人民币汇率变动趋势的见解。