基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

道路交通安全评价技术

交通安全评价能对交通系统中固有的或潜在的危险进行预测或评估,进而为采取措施改善交通安全现状提供依据。基于交通安全评价方法、事故预测模型和道路安全审计三个方面,有关道路交通安全评价方法和技术的优缺点及运用范围的介绍,可为相关研究提供一定参考。     

多元线性模型中的岭型预测

针对一般多元线性模型中常见的有偏预测--岭型预测与最优线性无偏预测的最优性判别进行了讨论,并就基于岭估计的最优预测量与经典预测量关于离差阵的最优性判别进行了探讨.     

通道交通量预测方法研究

通过对通道交通量预测方法的完善和系统化,从整体预测思路的角度出发,提出远景交通量的组成,并分析各组成部分的产生机理,给出简便可行的计算方法,有助于正确预测通道交通量。     

海浪水压场的混沌特性分析及预测模型

海浪水压场作为水中兵器水压引信最严重的干扰源,对其混沌特性进行研究具有极为重要的意义.依据判断系统是否具有混沌特性的2个重要指标:关联维数和最大Lyapunov指数,分别通过G-P算法和小数据量的Wolf算法进行了计算.对一定数量的海浪水压场数据所进行的计算表明,海浪水压场具有分数的关联维数和正的Lyapunov指数,表现出明显的混沌特性.在此基础上依据混沌信号的相空间重构理论使用支持向量机对海浪水压场进行了预测建模,结果表明非线性混沌模型较常规的线性AR模型具有更高的预测精度.     

超前预报在锦屏辅助洞不良地质中的应用研究

简述了综合利用超前地质预报技术对隧道地下水进行超前预报。提出在复杂地质条件下,综合运用TSP203超前预报系统、地质雷达、超前地质钻孔等技术对地下水进行跟踪预报,并以锦屏辅助洞隧道为实例,说明综合预报对地下水预报的有效性。     

轨道交通轮轨噪声预测模型

为了准确预测轮轨噪声,在分析轮轨噪声产生机理的基础上,运用车辆一轨道耦合动力学理论、噪声辐射与传播理论,建立了轮轨噪声预测模型。在模型中,车轮采用LOVE圆环模型,钢轨采用Timoshenko梁模型,轮轨接触采用Hertz非线性弹性接触。模型计算结果与国际知名软件TWINS的仿真结果比较表明,各轮轨部件的噪声峰值频率不尽相同,但对总噪声贡献的主要频率范围是一致的;模型声级频谱计算值与秦沈客运专线高速行车试验的现场实测值比较吻合,且变化趋势一致。由此说明轮轨噪声预测模型是可行的,可用于铁路轮轨噪声的预测与评价。     

非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征,使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点,依据灰色预测GM(1,1)模型原理,建立客运收入预测模型,以反映其增长性趋势的特点,建立客运收入季节变动预测模型,以反映其季节波动性特点,最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明,预测值与实际值误差小于1％,该模型有效、可行。     

某型船尾部振动响应的预报及试验验证

采用水弹性分析方法,利用自行开发的软件对某型船尾部振动响应进行了预报。对建模、附连水质量计算、激振力的确定等问题进行了探讨。该船实船试验结果表明,预报值与实测值比较吻合,说明本文的预报方法较为可靠。     

BP神经网络在交通流量预测中的应用

路段上的交通流量受各种因素的影响,是一个典型的非线性系统。由于神经网络具有识别复杂非线性系统的特性,故将BP神经网络应用于交通流量的动态预测中是可行的。