基于GM（1,1）与AR模型的轨道不平顺状态预测

反映轨道几何状态变化的轨道几何检测数据是一个随时间变化的时间序列,具有随机性特点.本文将经过普遍适应性改进的灰色GM（1,1）与随机线性AR模型相结合,研究轨道水平不平顺状态在点、单元区段范围随时间变化趋势,并对GM（1,1）预测的残差进行修正,从轨道水平的几何状态变化的随机数据序列中找寻变化规律.用得到的几何状态变化模型分别对轨道的短期、中长期状态进行预测分析,预测结果表明模型是有效的,满足预定精度的要求.     

上海市产业结构调整对货运量的影响分析

分析上海市产业结构调整对货运量的影响。通过定性分析上海市货运量的增长趋势,采用灰色关联分析和回归模型定量得到上海市产业结构与总货运量的关联度以及产业结构变动对单位GDP货运量的影响。文中结论用于货运需求预测以及宏观把握货运业的发展趋势方面研究,为货运业未来的发展规划提供依据。     

山区公路事故率与平面线形的关系

统计了2条山区公路的交通事故数据与平面线形数据,采用角度变化率作为平面线形的表征参数,对样本路段区间内的事故率与角度变化率进行回归分析,分别计算了当前样本路段向前0.25、0.50、0.75、1.00、1.50km等多个计算区间上的平均角度变化率。对角度变化率进行二次处理,利用最小二乘法拟合了事故率与角度变化率之间的曲线关系。分析结果表明:路段1、2区间内的事故率与角度变化率的拟合判定系数较低,分别为0.414 2和0.120 8;在当前样本路段向前0.50km的计算区间上,事故率与平均角度变化率的正二次抛物线关系均最明显,拟合判定系数分别为0.966 1和0.790 8;当平均角度变化率大约在0.002 0(°).km-1时,事故率最低。     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

亚运会对广州市 GDP影响力评估的数学模型的研究

本文主要讨论了亚运会给广州市经济生活带来的影响及后亚运会效应问题.首先列出了可能影响广州市社会产生影响的几个方面,并运用主成分分析法得出亚运会对广州市影响最大的方面为广州市的 GDP,然后通过回归分析方法,建立了有亚运会与无亚运会情况下 GDP的增长模型,给出了亚运会对 GDP影响的评价指标体系,计算得到了亚运会对 GDP的影响率和贡献率.最后,本文建立了灰色理论模型,预测出未来四年内受后亚运影响下 GDP 的增长情况,所得出2010、2011年广州市 GDP与实际情况十分吻合.     

基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法

大部分非参数回归预测算法并不对交通流历史数据进行区分,而是将全部历史流量数据建立模式库进行分析.基于交通流的现实特征,提出基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法,首先根据流量分布特点运用聚类分析将其分类成不同的流量模式,然后选择匹配待预测时刻的流量模式作为样本数据库运用非参数回归进行预测.实例计算结果表明,其预测精度优于传统非参数回归方法.      

利用流域影响因子推算山坡坡度的研究

用模糊聚类分析方法将流域样本分为两类,然后用回归分析理论分别对各类样本进行分析,建立起山坡平均坡度与流域影响因子之间的回归方程。把所得结果用于现有桥梁的水文验算中,可以节约验算者的大量时间,而且按此结果计算出的洪峰流量与按传统方法计算的洪峰流量接近且偏于安全。     

混凝土耐久性系数与强度下降率的关系

混凝土快冻法试验中耐久性系数是表征混凝土抗冻性能好坏的一个指标,通过试验对比混凝土耐久性系数与强度下降率之间进行回归分析,发现二者呈现出极强的相关性,相关系数达到0.9,表明耐久性系数越大强度损失越小。     

监控量测在洞冲里隧道施工中的应用

以洞冲里隧道施工为例,介绍了不良地质条件下,隧道监控量测的内容,频率及实施方法。并针对地表沉降、周边位移、隧道内部围岩位移等进行了回归分析,并进行了判稳,得到了一些结论,为隧道的合理、安全施工提供了参考。对同类隧道工程具有一定指导意义。     

我国道路交通事故近期发展预测

建立基于灰色预测模型、非线性回归预测模型的交通事故次数的组合预测模型,对我国未来5年的交通事故次数进行了预测。从模型预测的结果来看,我国交通事故次数在未来几年将会保持下降的趋势。