基于最优回归理论的舰船辐射噪声指向性统计模型及分析方法研究

文章在已有单航次的舰船噪声空间特性建模分析方法等研究成果的基础上,进一步研究了若干航次条件下的统计建模及分析方法。该研究主要以单一部位垂向剖面的噪声指向性为例,建立了基于最优回归理论的舰船目标辐射噪声特性的统计模型及分析方法,并开展了海上实测研究,验证了该模型及分析方法的正确性和可行性。该项成果为深入分析不同航行工况下各类舰船目标的噪声空间特性及其统计规律等创造了条件。     

宜兴市域轨道交通线网运量预测研究

本文首先简述了宜兴市交通概况及规划,介绍了宜兴市旅游发展概况;其次,通过分析宜兴市域轨道交通线网解决的主要问题,分别预测旅游客流及非旅游客流流量,汇总得出研究年度淡旺季全网客运量指标;最后,从优化地区交通结构、实现旅游资源联动开发、助力地区经济转型升级、践行新时代生态文明价值观等方面论述了规划建设轨道交通线网是非常必要...     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。     

铁路路网规划运量预测研究

铁路运输具有单路径固定性特征。借鉴公路四阶段法的成熟思路,本文采用定性与定量相结合的综合运量预测方法,对成都铁路局的中长期路网规划中的运量进行了预测,即运用SPSS软件定量预测出趋势运量和利用在跨越式发展背景下的专家意见定性预测出转移运量和诱增运量．最后,在此预测运量的基础上提出了成都铁路局在中长期的通道加强序列和重载高速的运输发展策略．     

通过交叉验证准则选择线性模型

考虑建立在交叉验证准则基础上线性回归模型的选择问题．我们对原来的交叉验证准则进行改进,通过增加惩罚函数来解决交叉验证过程中模型过度拟合问题,从而提出一个新的模型选择准则．在一定的假设条件下,新准则确定的模型具有强相合性并且在样本容量充分大时能得到最小的真实模型．在本文中,我们将证明新准则确定的模型在一定条件具有强相合性,并给出一般条件下模型选择准则。     

统计能量法及其在提速客车噪声预测中的应用

为了预测提速客车内部噪声能量分布及噪声传递路径，用统计能量法对其进行了分析，讨论了统计能量法分析复杂振声系统的基本原理及稳态振声系统统计能量分析的基本方程．以唐山车辆厂提速客车为应用实例，获得了车内总的声功率在车底架、窗玻璃等主要传递路径上的能量分布，并给出了车窗双层玻璃不同厚度的高频响应以及车底架地板涂抹阻尼材料吸收低频声能的机理的治理措施。     

最佳回归分析法在工程中的应用

在工程中常作回归分析，所建回归模型常含有模型误差，为了提高回归精度，作出正确的回归预报，研究回归模型的误差补偿，笔者在文中建成了一套检验和补偿模型误差的方法．     

支持向量机对交通流量的预测模型

针对目前交通量预测中所广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,介绍了一种新的预测方法——基于结构风险最小化的SVMR交通量预测模型,经实践证明能够较好地解决道路交通量预测问题。