一种融合ST-GCN算法的高速公路节假日流量预测模型

为高效准确地预测节假日期间高速公路重要路段的交通流量,提出一种融合时空图卷积网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Network, ST-GCN)的高速公路节假日流量预测模型。该模型采用平均速度、交通流量等重要的交通指标作为交通状态评价体系要素,对节假日期间高速公路的交通态势进行综合预测;融合ST-GCN算法模型,综合考虑时空特性,得到准确度较高的预测结果。以宁夏回族自治区高速公路的节假日交通信息为研究对象,对该模型的有效性进行验证,结果表明,该模型相比其他常用预测模型准确度更高,具有更好的稳定性和鲁棒性,预测结果可供高速公路的管理和运营参考。     

基于动力分析的高速铁路钢轨磨耗预测方法研究

为探讨高速铁路钢轨磨耗预测方法,本文依托西成客运专线鄠邑至新场街高坡区段,运用多体动力学软件UM建立钢轨磨耗预测模型,分析了通过总重50 Mt时钢轨磨耗情况,结果表明预测模型与实际情况大致相符;探讨了随通过总重的增加钢轨磨耗的变化规律,分析得到钢轨打磨周期设置成40 Mt较为合理。最后,对各项动力学指标随通过总重的变化进行了简要分析。     

一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。     

基于多步LSTM模型融合的铁路客票订单量预测方法

根据铁路客票订单量的周期性特征,提出一种基于多步LSTM模型融合的铁路客票订单量预测方法.首先构造多个LSTM模型作为第一层预测模型,并采用贝叶斯优化方法训练LSTM模型,得到候选超参数集合;对验证集以候选最优超参数集合代入LSTM模型进行预测,可得到LSTM模型的最优参数集合,再分别以加权求和、线性回归和LightG...     

分段施工PC梁桥线形的分形预测方法

充分考虑到分段施工PC梁桥施工阶段线形变化的非线形,复杂性和随机性,提出一种基于分形理论的节段线形预测方法。采用滚动选取预测样本降低原始误差累计的方法,建立了节段施工线形预测理论模型。将此模型应用于黄河大桥悬臂施工线形预测控制中,按节段施工周期依次预测下一节段的线形指标,结果证实了分段施工PC梁桥线形变化的分形特征,与实测和理论值相比,预测值具有较高的工程精度。     

城市SUV市场销售火热的原因分析及后市预测

近几年来,随着汽车市场的多元化方向发展,二次购车人群的极力追捧以及城市SUV本身的产品优势,促成了城市SUV市场的发展速度,也促成了城市SUV市场持续火热。而随着交通拥堵和环境污染等问题的影响,SUV的整体发展趋势仍将向着小型SUV倾斜。可以预见,未来仍将是SUV争霸的时代。     

趋势

收支难平衡 班轮公司望恢复运价【McQuilling：2013年船用燃油平均价格将创历史新高】纽约航运咨询公司McQuilling日前预测,今年船用燃油平均价格将创历史新高,世界IFO380燃油平均价格将为690美元／吨。该公司还预测,未来燃油价格可能上涨至760美元/吨。     

优化广西铁路建设项目顺序研究

在综合分析国家及区域十二五经济社会发展规划、中长期铁路网规划等规划基础上,预测研究年度区域各铁路客货运量、构成及其未来发展趋势;分析各铁路项目的功能定位及其在区域路网中发挥的运输效益;综合考虑经济效益、社会效益及国家宏观经济政策,提出优化广西铁路建设项目顺序和提高运能的方案,达到提前发挥投资效益的目的。     

基于Logistic和S曲线的交通量预测方法

分析了Logistic曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定,提出了将这2种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于广东省国省道“十一五”规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果。     

铁路客运专线的客运量预测

铁路客运专线建成后，其运量主要由趋势客运量、转移客运量和诱增客运量3部分组成。以陇海线郑州西安客运专线为例，指出在转移和诱增客运量预测中应注意OD调查的准确性、服务特性的拟定和模型参数的标定。同时提出客运量分配时应注意的几个原则，以及有待进一步研究的主要问题。