青岛港集装箱吞吐量预测

根据青岛港集装箱吞量的历史数据,分别利用指数趋势模型、改进的GM（1,1）残差模型及组合预测模型对青岛港的集装箱吞量进行探讨。结果表明,在青岛港集装箱吞量预测方面,组合预测模型具有前两种预测方法的优点,可以降低误差,提高预测精度。     

高速公路养护成本预测模型

为了降低高速公路养护成本,运用边际成本管理原理,建立高速公路交通流量、道路长度与养护成本之间的多元回归分析数学模型,针对预防养护和专项工程养护方式,运用统计方法,推导了各项因素的边际成本表达式,提出高速公路养护作业成本的预测模型及成本管理的边际成本和弹性指数的概念,计算了交通流量、道路长度与养护成本相关的弹性指数,分析了与交通流量相关的高速公路养护费用经济指标。计算结果表明:交通流量和高速公路长度对养护维修成本起决定作用,维修费用随交通流量和道路长度成对数关系变化,而高速公路养护维修平均费用随着交通流量增加而降低。     

公路货运量预测的系统动力学模型构建

用系统工程的观点对公路货运系统进行了综合、动态的分析,在具体分析公路货物运输系统主要影响因素的基础上,分别构建了道路运输需求及供给的子系统动力学模型,该模型可以通过计算机进行模拟,进行公路货运量的预测。     

浅谈运行速度与道路线形的连续性

《公路工程技术标准》(JTG B01-2003)中引入了运行速度的概念,故设计人员在设计速度变化路段、爬坡车道、超高等受限制路段时应进行运行速度的验算.公路几何构成参数,例如平、纵曲线半径、纵坡、超高、加宽、停车视距以及指示道路标志等等都是影响汽车运行速度的主要因素.因此,要解决好线形的连续性问题,就要解决运行速度的连续性问题,也就是要解决好公路几何要素之间的组合问题.     

城市轨道交通初期运营客流预测技术研究

城市轨道交通新开通线路初期运营客流预测是开展初期运营安全评估和运营组织筹备的基础性工作。分析初期运营客流预测在预测期、研究对象、基础数据和预测模型方面的特点,总结该类预测工作开展的技术难点。在此基础上提出一套适用于初期运营客流预测的技术路线,阐述其中基础资料收集、交通调查、交通运行特征分析、出行需求预测、评估分析及敏感性分析的研究要点,并概括总结客流预测指标、对既有线的影响评估、需要重点关注的车站等研究内容。研究结果表明,初期运营客流预测重点在于准确把握城市及交通发展现状,而解读城市及交通发展现状资料并掌握其运行现状特点,研判其短期发展趋势是初期运营客流预测的基础性工作;针对宏观交通需求分析模型对微观客流指标预测的精度不足问题,可在城市宏观交通需求预测的基础上,通过开展各类交通调查建立城轨系统出行需求分析专题模型。本研究成果以期为初期运营客流预测的技术方法、研究内容等提供借鉴。     

基坑开挖引起的建筑物沉降多点灰色预测模型

基坑开挖引起周边建筑物的沉降变形是一个复杂的系统过程,单点模型GM（1,1）不能考虑各变形监测点间的相关性,必须建立多点灰色模型M-GM（1,n）进行预测。利用Matlab语言编写的预测程序,经实例计算表明M-GM（1,n）模型预测精度高。     

三路无信号交叉口事故预测模型分析

交叉口是路网中重要的结点和枢纽,在路网中发挥着非常重要的功能.交叉口的安全性直接关系到路网整体的安全性能,关系到路网运行效率的发挥.以三路无信号交叉口为研究对象,采用相关分析与AIC原则分析方法,建立基于概率模型的平原区无信号三路交叉口事故预测模型.模型有助于三路无信号交叉口安全分析,探究交通事故的发生规律.     

平原区四车道无中间分隔带公路事故预测模型研究

针对平原区四车道无中间分隔带公路,借用事故预测模型技术研究其安全特征和规律.基于该类公路安全的定性和定量分析,确定了普通路段、村庄路段、交叉口路段的分段方案,并加强了对货车等车型构成的考虑.建模结果中,交通量、自然交通量中货车比例、第一层路侧危险度、竖曲线弯曲度、横坡度、路面宽度对普通路段,交通量、折算交通量中货车比例、第一层路侧危险度对交叉口路段,交通量、加权的横坡度、路基宽度等对村庄路段的事故有显著影响.最后进行了实例分析.     

噪声地图技术在中尺度城市区域的试点应用

以浦东新区某中尺度城市区域为例,开展噪声地图技术在城市区域的试点应用研究。阐述噪声地图系统框架结构的组成,论述在所选区域开展噪声地图技术试点应用的典型代表性,精准设定模型参数并建立系统模型。通过将实测数据与噪声地图预测数据相对比,校核采用噪声地图技术得到的预测结果的准确度,最终成功输出该试点区域的噪声地图图件成果及可运用的技术场景,为类似区域提升以交通噪声为主的环境噪声监测评估和治理水平提供参考。     

基于移动检测技术的城市路网拥挤预测模型

提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.