公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

分形理论用于航空货运量的预测

航空货运量的预测一直是航空公司关注的问题。采用基于分形理论的研究方法,从非线性的角度,利用变维分形模型进行预测。从取得的历史数据中发现其内在规律,避免因对影响因素估计不准确而影响预测结果。研究得出：最大相对误差为一7．64％,平均相对误差为8．903％,在误差允许的范围内,预测结果令人满意。该预测方法和思想为货运量的预测提出一种新的方法。     

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各种仪器设备采集了大量的城市道路交通实时信息数据,但目前所能利用的信息仍较为稀少。研究如何利用这些丰富的信息数据资源极具意义,也十分必要。本文基于对北京市快速干道实时采集的RTMS数据的分析,以交通流理论为基础,结合统计分析方法提出一种基于特征图的道路交通状况量化评价指标模型。具体将模型应用于北京市二、三、四环的交通状况分析,取得了具有一定实际应用意义的量化评价指标。最后,应用多成份Gauss混合模型对交通流参数的分布实施拟合,并采用EM算法进行参数估计,就指标的合理性和可信性做出了进一步的评价分析。     

后张法预应力钢绞线张拉伸长值异常情况的分析

该文对预应力筋张拉施工时伸长值的计算进行了分析。根据施工实践,对伸长值实测结果的取用进行了介绍,以及从理论上分析了造成预应力张拉伸长值偏大或偏小的原因,并结合工程论证了分析的合理性。     

终南山公路隧道通风效果现场测试与分析

秦岭终南山特长公路隧道规模庞大,通风系统复杂,为了合理确定通风配置,节约通风费用,评估自然风和交通活塞风等非机械式通风方式的通风效果就显得非常重要。通过对秦岭终南山特长公路隧道洞内自然风速、交通活塞风速及交通量的现场监测,收集了大量数据。通过对监测数据的处理、分析得出,较大自然风速出现在11：00~13：00这个时间段,最大达到2.576m/s;隧道东、西线交通量出现高峰期的时间段基本不变;西线风速较大的时间段基本上与交通量高峰期时间段相吻合,而东线风速较大的时间段基本上与交通量高峰期时间段有出入,风速变化也相对平缓。     

公路交叉口指路标志合理信息量的试验研究

通过采用模拟试验方法,对驾驶员认读、判断指路标志的过程进行研究,从而得出指路标志信息量与认知时间之间的量化关系,以及在进行公路交叉口指路标志的版面信息量设计时,地名数不宜多于5个的结论,对交叉口指路标志的设计具有指导意义。     

基于信息量的交通标志信息表达方式比较研究

从信息传递角度详细分析几种不同的公路出口交通标志信息表达方式的特点及实用性,并建立交通标志信息的概念模型,利用信息论的信息度量方法,分别计算出口名标志和出口编号标志传递的信息量,发现出口编号标志传递的信息量大于出口名标志,信息传递效率优于出口名标志,故倡导广泛科学地使用出口编号标志,加快交通标志系统的数字化进程,促进交通标志的信息化和国际化发展。     

基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析

对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。     

基于非结构化网格的汽车除霜风道数值模拟

利用基于非结构化网格的有限体积法对某一汽车风道进行了数值模拟,根据模拟结果对原型风道进行几何优化及计算.计算结果表明,优化后的风道各出口流量分配合理,压力损失明显降低,前挡风玻璃上的气流速度大小分布合理.利用热球风速仪测量了安装改型风道的样车前挡风玻璃上的气流速度.测量结果表明,与原型风道相比,改型风道样车前挡风玻璃上的气流速度明显增大,且分布更为均匀.     

改进的BP神经网络在港口物流量预测中的应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢的缺陷,对其进行改进,以提高收敛速度。经运用厦门港物流出口量的历史数据进行检验分析,给出BP神经网络仿真计算方法,其仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。证明了改进后的模型加快了收敛速度,提高预测结果的准确性。