一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

浅谈养路费征收收统计分析与预测方法

该文应用统计分析方法，对公路养路费征收管理过程常用的一些经济指标进行分析预测，从而揭示了费额与社会经济和内部管理间的变化规律。     

加快广西沿海铁路技术改造的思考

分析了广西沿海铁路线路标准低、配套不完备、设备状况差、点线能力不配套的现状。根据广西沿海铁路运量趋势预测，阐述了技术改造的必要性，提出了广西沿海铁路技改的具体项目建议。指出广西沿海铁路技改项目的实施，应与国铁大运量的衔接要求相适应，满足出海通道对铁路运输的要求。     

集装箱生成量可拓聚类预测

分析了集装箱生成量可拓聚类预测的建模机制，构建出可拓聚类预测的物元模型，并用该模型对集装箱生成量进行了区间预测。     

全球汽车行业前景——2015年预测

底特律一位著名的汽车零售商曾说过：“任何作预测的人或多或少都有些可笑。“鉴于汽车行业的错综复杂及不同的整合程度．这话有时也有点道理。不管所谓的真实性如何．CSM近期仍进行了一项公司内部研究．并且将预测年限延长至10年。这项研究结果既有趣又有启迪作用。     

基于神经网络的我国货运市场分析

采用BP神经网络方法建立了我国货运市场的预测模型，并从宏观经济发展角度出发．系统地探讨了我国货运市场发展变化的内外在因素并提出了相关政策建议。