居民公交出行链重复性量化分析及其出行规律研究

作为城市交通的枢纽,公共交通系统承载了大量的居民出行.自动数据采集系统收集的IC卡数据包含了大量的乘客出行信息,通过这些数据可分析居民公交出行规律,进而优化公交服务.引入信息熵及熵率对居民公交出行链重复性进行量化,研究了基于量化指标分析居民公交出行规律的方法.通过出行地点状态标定,将乘客的出行链转化为离散的出行序列;利...     

未来20年上海港集装箱的增长趋势

综合分析了上海集装箱增长趋势、上海GPD增长的趋势以及上海外贸进出口额与集装箱增长的关系。利用时间序列分析法,对上海外贸进出口额增长率进行分析预测,并利用所得到的结果,结合外贸进出口额与集装箱总量之间的关系,计算出每年集装箱的预测值。在参考相关专家的意见的基础上,对上海港集装箱今后20年的总体走势做出合理的预测。     

交管系统采用2.4GHz扩频微波的线路计算

2.4 GHz直序列扩频微波由于其抗干扰能力强、保密性好等优点,在数据通信领域的应用日益增多,而在交管系统中的应用很少,作者通过对2.4 GHz扩频微波线路的余隙、传播损耗及可靠性的计算,论述了其在交管系统中应用的可行性,并在实践中得到了验证。     

油运费率指数的规律性分析及短期预测

以时间序列统计分析作为基础研究手段,分析了不同类别油运费率指数的运行规律,并应用ARIMA时间序列模型对160000dwt以上的原油运费率指数进行了短期预测,取得了较好的预测效果。     

柴油机气缸盖振动特性的时间序列模型

用时间序列法研究了柴油机气缸盖的动态特性,通过引入虚拟系统的概念,利用缸盖表面振动信号的自回归滑动平均模型（ARMA模型）求出了实际缸盖系统的传递函数,并将其应用于重建缸内气体压力曲线,为柴油机的振动噪声控制,状态监测,状态监测,以及缸内气体压力的识别提供了一种有效的方法。     

神经网络修正灰色残差模型的交通量预测

通过比较神经网络、GM模型的预测结果,融合GM（Grey Model）模型与神经网络模型并构建组合模型进行交通量的预测,可以克服单个模型所存在的不足。结果证明,该组合模型在交通预测中是可行的。     

基于RBF网络的舰船混沌保密通信系统研究

介绍了利用RBF网络产生混沌序列的方法,无需针对每一种混沌映射设计单一的系统结构,增加了混沌序列的复杂度和抗噪声能力.同时还分析了RBF神经网络跟踪混沌序列的学习能力.仿真结果表明,利用 RBF网络输出混沌序列,不仅跟踪速度快而且精度高.对输出的混沌序列的统计特性进行检验,表明RBF网络产生的序列有良好的伪随机特性.     

改性乳化沥青冷再生混合料高温性能研究

为了扩大冷再生混合料的应用范围,对比SBR改性乳化沥青冷再生混合料和普通乳化沥青冷再生混合料的高温性能,采用多序列重复加载动态蠕变试验,基于comsol模拟的芜合高速路面结构实际温度场,从复合平均应变率、复合蠕变刚度模量评价指标和蠕变曲线来评价乳化沥青冷再生混合料高温性能.研究结果表明:SBR改性后的改性乳化沥青冷再生...     

基于时间序列排队模型的泊位服务水平研究

采用基于时间序列的排队模型,通过R/R/c/∞/n模型对船舶的个体参数及泊位系统的系统参数进行计算,对船舶的在港动态过程以及泊位的利用情况进行实时跟踪,确定船舶所接受的服务水平及码头所提供的服务水平.本模型改进了经典排队模型输入和服务过程必须服从某种分布的缺点,能够实际反映码头的运行效率和服务水平.根据港口历史的运营情况,假设到达船舶数目变化,预测船舶数目变化后的服务水平,模拟结果能为码头企业调整码头业务、建设新泊位以及航运企业选择船舶停靠港口提供理论依据.     

基于模糊聚类的高速列车车速识别

本文提出了一种基于时间序列分析和模糊聚类分析的高速列车车速识别方法。首先,分析列车以不同车速通过桥梁时桥梁结构的加速度响应的差异性,判定了列车上桥和下桥的时间;然后,由时间序列分析建立不同车速下桥梁的加速度响应时间序列模型(AR模型),计算了AR模型系数;最后,通过对不同AR模型的系数进行模糊聚类分析来识别高速列车车速。针对某铁路桥的实测加速度样本数据,以已知车速条件下的车速聚类划分结果为依据,将未知车速的聚类划分结果与已知车速的聚类划分结果进行对比分析,成功确定了高速列车未知车速区间。