基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究

以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均（SARIMA）模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。     

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.     

基于浮动车数据的城市隧道实时路况多元线性回归模拟

给出了Floating Car Data(FCD)技术在实时路况仿真模拟中的应用模式,采用GPS技术获得的流动车数据可用以确定车辆在某一时段内所属的路段、通行距离、时间间隔,计算平均车速.并通过多个车辆的平均车速模拟出地面道路实时通行速度.由于车辆在隧道中接收不到GPS信号,故无法采用地面道路的算法模拟隧道中的通行速度,进而提出了采用多元线性回归模型模拟隧道通行速度的方法,利用与隧道进出口连通的相关路段已知通行速度,推估隧道内的通行速度.此外,车辆路测数据验证了该方法能满足实际应用的精度要求,可以合理、有效地模拟隧道内的实时路况.     

客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。     

人民币对美元汇率影响因素浅析

运用简单线性回归、多自变量回归的经济计量学方法考察了人民币对美元汇率的运行结构,确立了人民币对美元汇率的多因素模型,并通过扩大样本模型检验的方法对1994年我国外汇体制改革前后的人民币对美元汇率模型进行对比分析,提出了对人民币汇率变动趋势的见解。     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

海监船与渔政船主尺度单变量回归分析

文章分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势,通过整理分析了相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对数学统计模型进行了实船验证。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。     

船舶运动的极短期预报试验

利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明,对于直升机稳定平台补偿控制系统来说,由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报,所以基于自回归模型的预报方法能满足系统的实际要求,是一种简单、可行的方法。     

船舶溢油赔偿的线性回归模型分析与仿真

分析船舶溢油主要指标,建立船舶溢油赔偿金额的多元线性回归仿真模型;就船舶溢油污染威胁程度建立目标函数,给出依据威胁程度为自变量,赔偿金额为因变量的一元线性回归模型。实验仿真表明,两种线性回归模型在处理船舶溢油赔偿时都是有效的、合理的。