动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

新环保形势下绍兴港诸暨港区水运运量预测

通过对绍兴港诸暨港区水运货源相关行业进行调研, 结合诸暨市经济产业发展情况, 将实际情况与货物吞吐发展趋势相结合, 对诸暨港区未来的港口吞吐量进行综合分析预测。 为之后诸暨港区的总体规划提供相应的支持。     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。     

铁路路网规划运量预测研究

铁路运输具有单路径固定性特征。借鉴公路四阶段法的成熟思路,本文采用定性与定量相结合的综合运量预测方法,对成都铁路局的中长期路网规划中的运量进行了预测,即运用SPSS软件定量预测出趋势运量和利用在跨越式发展背景下的专家意见定性预测出转移运量和诱增运量．最后,在此预测运量的基础上提出了成都铁路局在中长期的通道加强序列和重载高速的运输发展策略．     

统计能量法及其在提速客车噪声预测中的应用

为了预测提速客车内部噪声能量分布及噪声传递路径，用统计能量法对其进行了分析，讨论了统计能量法分析复杂振声系统的基本原理及稳态振声系统统计能量分析的基本方程．以唐山车辆厂提速客车为应用实例，获得了车内总的声功率在车底架、窗玻璃等主要传递路径上的能量分布，并给出了车窗双层玻璃不同厚度的高频响应以及车底架地板涂抹阻尼材料吸收低频声能的机理的治理措施。     

基于灰色理论的受酸雨侵蚀混凝土抗折强度的预测模型

基于灰色系统理论对混凝土受酸雨腐蚀后的抗折强度进行研究,建立单变量的一阶灰色预测模型GM(1,1).对混凝土的抗折强度进行预测.并用已有文献中的加速腐蚀试验方法对混凝土抗折强度进行验证,研究结果表明,该模型预测结果与试验结果能够较好地吻合,证明这种预测方法是简便易行的,可以作为研究受腐蚀混凝土的抗折强度的一种方法.     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

支持向量机对交通流量的预测模型

针对目前交通量预测中所广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,介绍了一种新的预测方法——基于结构风险最小化的SVMR交通量预测模型,经实践证明能够较好地解决道路交通量预测问题。