基于路网容量的商圈停车需求预测研究

分析商圈停车、交通拥堵与商圈持续繁荣的关系,商圈停车需求预测对商圈的可持续发展起着重要作用。为合理预见与科学估算商圈停车需求,结合路网容量、区位关系提出基于路网容量的停车需求预测模型。该模型一方面能平衡区域停车供需,缓解静态设施供需矛盾;另一方面能保证停车需求与路网容量相匹配,对动态交通起到必要的控制作用,缓解商圈周边路网的交通拥堵。最后,通过实例分析证明该模型的可行性。     

基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组设计

根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本.     

湖北城际铁路动车组选型与交路优化研究

以湖北城际铁路为例,通过比照区间运行速度、参考我国高级动车的技术配置合理选择车型,并优化原交路,最终对原、现两种方案的成本效益对比分析,实证表明,该方案有助于减少动车购置成本,降低亏损,并简化原有运输组织工作.     

深圳市交通需求管理政策的法治思考

深圳市制定和实施了若干小汽车交通需求管理政策,完善相关政策的法制保障成为政策实施的关键问题。首先结合深圳市交通需求管理实践经验,梳理小汽车增量调控、停车收费政策的制定与实施情况。指出交通需求管理政策的制定与实施面临经济杠杆存在法理争议、行政手段法律依据不足和程序合法性存疑等法治障碍。进而提出在国家层面构建交通管理法治体系、在地方层面完善法律法规以及规范交通需求管理政策出台程序等完善路径。     

考虑多人相互影响的舰船通道最短路径规划

将时间维引入既定舰船通道网络,把考虑多人相互影响的动态最优路径规划问题转化为时间依赖网络中的最优路径搜索问题。首先,论文的算法为所有人员随机生成走行路径,为了预测网络中的弧(路段)的走行时间,按人员速度从慢到快的顺序依次计算并记录人员到达路径中的各路段首节点的时刻,先记录到的人员将成为后记录到的人员的动态障碍。然后,将遗传算法与网络中弧的走行时间预测方法相结合,借助遗传算法的个体多样性天然地解决了人员走行任意性问题,因而获得了全局动态最优路径算法,并仿真计算了两人以及三人的最短时间路径;经与不考虑人员间相互影响时获得的最优路径相比较,论文的算法获得了人员遇到障碍时(或跟行或绕行)的最优走行路径。最后,借助时间依赖网络中的最优路径充要条件定理,说明了算法的有效性。     

基于AR-EMD方法的扩展非平稳船舶运动极短期预报AR模型

准确的极短期预报技术能够提高对船舶摇荡运动敏感的海洋特种作业安全性和效率。自回归（auto-regressive,AR）预报模型由于其自适应性强、计算效率高而被广泛应用于船舶运动的极短期预报研究。但该模型基于平稳随机假设,因而在非平稳船舶运动的极短期预报中存在困难。针对非平稳船舶运动极短期预报,文章提出一种基于AR-EMD方法的扩展AR模型,称为EMD-AR预报模型。其中,AR-EMD方法是指在经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）的过程中,采用AR预报的方法处理端点效应问题。 EMD-AR预报模型将非平稳信号分解成若干平稳的固有模态函数分量及余项,然后对各个分量分别用AR模型预报,得到最终的预报结果,以此克服非平稳性对AR预报模型的影响。研究基于船舶试验数据将EMD-AR模型与线性AR模型、非线性支持向量机回归（support vector regression,SVR）预报模型进行对比分析,结果表明,AR-EMD方法能够有效处理船舶运动非平稳性对AR预报模型的影响,提高该模型的预报精度,且EMD-AR模型预报性能较线性AR模型和非线性SVR模型更优。     

备件消耗预测方法研究现状及发展

备件消耗预测是制定备件消耗标准的基础工作之一,通过对国内外有关备件消耗预测的文献进行研究,在分析当前备件分类的基础上,总结消耗连续型备件和消耗间断型备件的消耗预测方法研究现状,指出不同类型消耗预测模型的优点及存在的不足,揭示了备件消耗预测的研究重点及发展趋势。     

电磁兼容预测分析在试验中的应用

论文分析在复杂的电磁环境下开展试验面临的电磁兼容问题。研究了发射场电磁兼容预测分析的理论方法,给出了干扰预测的数学模型,可以在试验设计、故障诊断、EM C加固方面得到应用。     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。     

特大城市交通出行预测:中国面临的挑战与机遇

作为城市交通规划的一个重要组成部分,城市交通出行预测的发展已经走过了60年。最初的研究工作于20世纪50年代在北美展开,随后延伸到欧洲、澳大利亚、新西兰和南美洲以及中国等发展中国家。作为一个相对成熟的领域,交通规划依然包含着许多新的研究方向,同时专业人员在正确合理的使用商业软件方面还有一定的困难。中国正在经历高速的城市化进程,这意味着对道路、公交系统,机场以及城际间高速公路建设有大量的投资。合理的投资决策需要对未来中国交通拥挤的都市进行出行预测。为了更好的了解中国交通出行预测的发展现状,笔者和几个大城市的交通规划部门以及大学的相关院系进行了探讨和交流。此文的初衷是记录下从会谈中所获得的有普遍意义的发现与印象,以及提供给参加讨论者的意见。