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981.
In this paper, we aim to quantify uncertainty in short-term traffic volume prediction by enhancing a hybrid machine learning model based on Particle Swarm Optimization (PSO) and Extreme Learning Machine (ELM) neural network. Different from the previous studies, the PSO-ELM models require no statistical inference nor distribution assumption of the model parameters, but rather focus on generating the prediction intervals (PIs) that can minimize a multi-objective function which considers two criteria, reliability and interval sharpness. The improved PSO-ELM models are developed for an hourly border crossing traffic dataset and compared to: (1) the original PSO-ELMs; (2) two state of the art models proposed by Zhang et al. (2014) and Guo et al. (2014) separately; and (3) the traditional ARMA and Kalman filter models. The results show that the improved PSO-ELM can always keep the mean PI length the lowest, and guarantee that the PI coverage probability is higher than the corresponding PI nominal confidence, regardless of the confidence level assumed. The study also probes the reasons that led to a few points being not covered by the PIs of PSO-ELMs. Finally, the study proposes a comprehensive optimization framework to make staffing plans for border crossing authority based on bounds of PIs and point predictions. The results show that for holidays, the staffing plans based on PI upper bounds generated much lower total system costs, and that those plans derived from PI upper bounds of the improved PSO-ELM models, are capable of producing the lowest average waiting times at the border. For a weekday or a typical Monday, the workforce plans based on point predictions from Zhang et al. (2014) and Guo et al. (2014) models generated the smallest system costs with low border crossing delays. Moreover, for both holiday and normal Monday scenarios, if the border crossing authority lacked the required staff to implement the plans based on PI upper bounds or point predictions, the staffing plans based on PI lower bounds from the improved PSO-ELMs performed the best, with an acceptable level of service and total system costs close to the point prediction plans. 相似文献
982.
阳安铁路增建第二线山区地质选线 总被引:2,自引:2,他引:0
《铁道标准设计通讯》2015,(7):3-8
近年来随着我国山区铁路的大量修建,山区铁路地质选线的重要性日益凸显。阳安铁路是典型的山区铁路增建第二线项目,该项目进行地质选线对于降低后期勘察设计难度、减少投资、降低后期维护费用等方面起决定性作用。针对既有河谷线地段,增建第二线线路穿越区域性大断裂等工程地质问题,采取何种地质选线的技术原则进行研究。研究结论:(1)本次地质选线过程中,综合采用遥感解译、地质调绘、钻探、试验等勘探方法,查清沿线的工程地质条件;(2)对线位比选起决定性作用的工程地质条件主要是断层、滑坡等不良地质,线路通过断层应以大角度、简单工程通过,其余不良地质应以绕避为主;(3)在充分总结汲取山区铁路综合选线技术经验的基础上,提出地质选线、定线原则;(4)通过对阳平关至响水、西乡至石泉、石泉至池河三段线路方案的比选,得出推荐方案。 相似文献
983.
商呈祥 《内蒙古公路与运输》2014,(4):1-3
蒙冀界-承德段高速公路主线加支线近200 km,地形复杂,涉及的问题较多。文章针对设计文件对总体设计、路线、路基、路面及防护排水、绿化及景观、工程地质勘察、造价等方面的共性问题进行了细化,确保了设计质量。 相似文献
984.
长昆客运专线涟水特大桥轨道结构设计方案研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《铁道标准设计通讯》2015,(11):52-55
对长昆客运专线涟水特大桥(60+3×100+60)m连续梁上轨道结构进行研究,提出不同轨道结构设计方案,并通过相关调研及计算分析,得出适宜于涟水特大桥上的轨道结构设计方案。采用CRTSⅠ型双块式无砟轨道结构时,需设置钢轨伸缩调节器;若设置钢轨伸缩调节器,将增加工务部门养护维修工作量,应减少钢轨伸缩调节器的设置;采用CRTSⅡ型板式无砟轨道时,可不设置钢轨伸缩调节器。结论:涟水特大桥设计采用CRTSⅡ型板式无砟轨道结构。 相似文献
985.
986.
重庆枢纽北左、北右联络线隧道与既有蔡东联络线双碑隧道水平最小净距只有7 m,设计采用控制爆破施工,要求既有隧道爆破振速不大于5 cm/s,施工难度极大。为减少施工对既有隧道的影响,通过试爆获得振动衰减规律,验证开挖方式的可行性,利用试爆结果,完善了最终的爆破方案,并在正式施工中得到了成功应用,保证了重庆枢纽联络线隧道开挖工程的安全高效完成。 相似文献
987.
988.
989.
990.