大型建设项目交通影响度预测的BP网络法

对大型规划项目进行交通影响分析越来越受到交通工程专家和城市规划管理部门的重视,如何科学预测项目建成后对周围路网的交通影响是交通影响分析的核心。根据人工神经网络原理建立了三层BP神经网络预测模型,并以重庆南岸体育中心为例,说明了方法的实用性。     

常规公交上下客预知系统设计方法

为了提高公交运营效率与候车乘客的安全性,考虑了节约成本与方便实施的原则,从常规公交车上下客预知系统设置的概念出发,分析了公交预知系统的效益,提出了基于候车乘客发出信息与驾驶员接收信息过程的预知系统设计思路,给出了预知系统信息发布半径的确定方法,研究了实现预知系统功能的设置方法。实际应用表明:在系统设置后,公交车经过公交站点时,平均运行效率提高了43.1人·s,总体效益提高明显,系统应用性强。     

片体间距对SWATH船横向波浪载荷的影响

小水线面双体船独特的片体结构使横向波浪载荷成为其最危险的波浪载荷.在小水线面双体船设计初期,片体间距的确定十分重要.本文根据工程中某小水线面双体船的相关资料,对其正常装载状态、满载状态和最大排水状态3种装载状态进行波浪载荷预报.采用三维频域计算方法,对不同片体间距的小水线面双体船进行波浪载荷预报,给出各横向波浪载荷分量的RAO值和长短期预报值,并将波浪载荷的长期预报值与ABS和CCS中载荷的规范值进行比较.通过比较不同片体间距小水线面双体船的载荷预报值,得到小水线面双体船片体间距对其波浪载荷的影响特性,为小水线面双体船的初步设计提供依据.     

快速路交通流时间序列聚类预测方法与模型

针对快速路路段日交通流曲线的相似特性,提出根据天气好、坏,工作日、非工作日作为特性向量,设计一种时间序列聚类算法对不同时间尺度下快速路交通流进行预测.结果显示:此聚类算法与预测模型充分利用了历史数据,30 min时间尺度下预测精度较高,平均绝对相对误差最低为3.34%.     

我国公路营运汽车污染物排放量总量及预测

机动车污染物的排放量预测是研究降低机动车排放污染对策和专项行动的基础。我国公路营运汽车污染物排放量已经成为机动车污染物排放中不可忽视的组成部分。文章通过对影响营运汽车污染物排放水平的主要因素分析,根据国家环保总局的机动车排放因子的试验测算结果,推算营运汽车排放因子;然后对我国公路营运汽车保有量、年均行驶里程进行的现状分析、建模、计算和趋势预测,最后运用机动车污染物年排放量模型,计算出未来15年内主要特征年的污染物排放总量。根据对以上计算和预测结果分析可知,未来10多年间,营运汽车污染物排放总量呈下降趋势。     

呼和浩特市客运出租汽车发展预测研究

针对呼和浩特市客运出租汽车行业的发展及其现状,分析了造成影响呼和浩特市客运出租汽车发展的相关因素,通过SPSS软件计算分析,找到相关性较高的五个因素并采用逐步回归分析法,建立了确定呼和浩特市客运出租汽车发展预测模型。该模型可以对呼和浩特市市区规划年份所需的客运出租汽车发展进行预测,通过该地区客运出租汽车历史实际数据和模型计算结果比较,表明该预测模型较为理想。     

抗车辙的沥青路面设计问题探讨

按照现行沥青路面和沥青混合料设计法所设计的路面,难以保证道路在交通荷载、气候条件的共同作用下不出现过量车辙。而采用车辙试验以及利用三维有限元程序计算确定出的材料永久变形参数来进行车辙预估,既能够避免单轴蠕变试验的不足,又能实现路面结构设计与材料组成设计一体化。     

基于人工神经网络的快速路入口匝道流量预测

已有快速路入口匝道控制手段是以定时控制方法为主,虽然存在动态调整等方法,但缺乏预测机制,这主要是由于车流的动态性和随机性而难以进行定量分析,引入人工神经网络可对车流进行动态预测。分析了影响主线交通量的与匝道相关的因素,并在此基础上建立了神经网络预测模型,通过上海典型匝道（延安路-江苏路）一组实测数据对网络进行训练和预测,得到了满意的效果。     

地质灾害预报技术在隧道施工中的应用

随着隧道逐渐向长、深方向发展,穿越的地质条件也越来越复杂,在施工中难免会遇到诸如岩溶突泥、突水,围岩大变形、岩爆、塌方等地质灾害问题。超前预测预报技术作为隧道勘察结果的进一步认识和补充,在隧道施工减灾、防灾和快速施工等方面发挥着重要的作用。通渝隧道施工中,采用物探技术进行超前预测预报,成功地预报了掌子面前方的地质信息,有效地指导了该隧道的安全、快速施工。     

考虑需求预测不确定性的交通网络设计

为分析需求预测不确定性对交通网络设计的影响,根据需求预测结果的不同类型,建立了适用于连续型需求的基于灵敏度分析的交通网络设计模型和适用于离散型需求的基于未来情形预测的交通网络设计模型。模型均由两项组成,前一项表示网络效益,后一项表示网络稳定性。给出了两类模型的构造过程,探讨了模型的求解方法与适用范围。计算结果表明:随着设计参数变小,网络效益变小,网络稳定性变大,进而得到不同的网络设计结果。可见,考虑需求不确定性的模型能准确地反映实际的交通网络设计目标。