城市轨道交通进站客流量短时预测模型研究

利用数学方法可以改善城市轨道交通进站客流量的短时预测效果,促进轨道交通车站客流管理智能化水平。首先建立K近邻非参数回归模型,然后在传统卡尔曼滤波模型的观测方程中引入偏差修正系数以提高其预测精度;再采用贝叶斯方法将以上两模型进行组合;最后利用2013年11月北京市地铁13号线的进站客流数据,研究对比这三类模型在早高峰、平峰、晚高峰和全天的预测精度。结果表明:K近邻非参数回归的总体预测精度最高;贝叶斯组合预测模型次之,但平峰时段效果最好;基于偏差修正系数的卡尔曼滤波模型晚高峰时适用性较差。     

产生率法区位影响修正方法研究

为减小城市交通需求预测中由于土地使用分析方面造成的误差,提出了一种基于城市区位差异分析的新的改进方法。从分析产生率法在城市交通需求预测中的地位、作用及缺陷出发,剖析了区位差异对城市出行产生率的影响,建立了城市区位优势度的概念、量化方法,深入分析了区位对出行生成阶段的影响误差与四阶段预测最终结果误差的关系,进而提出产生率法的区位影响修正方法,并应用于西安市高新区交通需求预测中,提高了模型的拟合效果。该方法能对城市新区出行生成、旧区出行生成矩阵更新提供借鉴。     

预应力混凝土连续刚构桥的施工监控

应用确定性系统理论,借助于灰色系统工具,对分段施工的预应力混凝土连续刚构桥的成桥过程进行分析计算、控制施工、修正偏差,结果证明能够达到满意的设计状态.     

基础设施项目投资风险灰色预测模型研究

应用挣值管理理论对基础设施项目实施阶段投资风险进行定量描述，应用灰色理论建立基础设施项目投资风险灰色预测模型，运用该模型可以对基础设施项目实施阶段的投资风险进行预测，为投资风险的预警提供依据。     

基于视觉信息的高速铁路声屏障景观量化分析探讨

高速铁路声屏障是减少运营噪声的有效措施,但声屏障的设置会产生“廊道效应”,对乘客产生视觉和心理上的负面影响。本文将高速列车乘客在旅途中的视觉信息作为分析目标,将声屏障的景观特性细化为空间特性和视觉特性,并系统阐述空间特性和视觉特性的具体评判和量化方法。借助数字摄影和图像处理技术,对已建高速铁路不同声屏障的景观指标数据进行计算,并以此构建高速铁路声屏障景观层次灰色分析模型,实现对不同声屏障景观特性的量化评判。在此基础上,给出高速铁路声屏障景观选型的方法和建议。     

基于灰色理论的舰艇综合通信能力评估

建立了舰艇综合通信能力评估指标体系,以层次分析法与灰色决策理论相结合的方法,综合舰艇综合通信能力的各构成因素,建立了评估模型,并通过该模型对舰艇综合通信能力进行了评估,检验了模型的有效性。     

基础沉降的组合预测法

通过对基础沉降的发生过程、特点及灰色Verhulst模型特点的分析,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用基于BP神经网络的组合预测模型对不同时刻的基础沉降进行预测;首先分别利用灰色Verhulst模型和BP神经网络模型对基础沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP神经网络对采用前2种模型所得的结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得到的预测结果比单独使用灰色Verhulst模型或BP神经网络模型所得到的预测结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的;可以运用到实际工程中。     

港口吞吐量预测的时序残差修正Verhulst模型

灰色系统预测模型是一种进行港口吞吐量预测的有效方法。但是,当港口吞吐量按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行吞吐量预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。根据港口吞吐量的增长规律,通过典型实例提出了基于时序残差的港口吞吐量预测Verhulst模型,用于中长期港口吞吐量预测。应用结果表明,本模型对于那些暂时处于快速增长而从长远看按“S”型曲线增长的港口吞吐量预测具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的原有优势和特点。     

Does telecommuting reduce vehicle-miles traveled? An aggregate time series analysis for the U.S.

. This study examines the impact of telecommuting on passenger vehicle-miles traveled (VMT) through a multivariate time series analysis of aggregate nationwide data spanning 1966–1999 for all variables except telecommuting, and 1988–1998 for telecommuting. The analysis was conducted in two stages. In the first stage, VMT (1966–1999) was modeled as a function of conventional variables representing economic activity, transportation price, transportation supply and socio-demographics. In the second stage, the residuals of the first stage (1988–1998) were modeled as a function of the number of telecommuters. We also assessed the change in annual VMT per telecommuter as well as VMT per telecommuting occasion, for 1998. The models suggest that telecommuting reduces VMT, with 94% confidence. Together with independent external evidence, the results suggest a reduction in annual VMT on the order of 0.8% or less. Even with impacts that small, when informally compared to similar reductions in VMT due to public transit ridership, telecommuting appears to be far more cost-effective in terms of public sector expenditures.     

高填路堤沉降的优化组合预测

通过对高填路堤沉降规律的分析,采用组合预测方法进行沉降预测,以便综合利用不同预测模型所提供的信息并提高预测精度。普遍组合预测模型多为以组合预测的误差平方和或离差绝对值之和最小为精度指标的单目标优化模型,不一定能如实反映预测方法的有效性。采用基于预测有效度为精度指标的多目标组合预测模型,求解优化预测值,并通过具体工程实例说明其优越性。