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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于模型优选及融合的高教园区出行生成预测方法

为了提高高教园区出行生成预测数据的可靠性,提出了一种基于模型优选及融合的出行生成预测方法。根据选取的模型评价指标,借助ELECTRE方法对区域出行产生模型进行优选,利用证据理论方法,对优选模型的权重进行标定,最后借助标定后的权重对区域交通生成量进行数据融合预测,并与实际结果进行了对比。分析结果表明:多模型融合预测相对误差在10%以下,预测结果与实际情况非常接近,该预测方法有效。     

隧道进口区段的超前探水预测

在分析红外线超前探水机理的基础上,通过工程实例探测,得到了某隧道进口ZK50+282.5～ZK50+289与YK50+278～YK50+284区段的探测曲线,对开挖掌子面前方的含水层进行了预测,可为该类隧道的施工提供参考。     

基于多输出支持向量机的物流量预测研究

物流量预测问题受众多因素影响,而已有的方法都是用多输入单输出模型进行预测,因此难以获得满意的预测效果。一种多输出支持向量机的方法用于广州市的物流量的预测中,为了与单输出预测相比,选取自适应迭代支持向量机方法进行预测。结果表明,多输出支持向量机的预测是有效的。     

西藏地区桥梁混凝土损伤度预测

对西藏地区桥梁耐久性进行评估,基于现有理论模型和实际检测数据,分析冻融循环影响下西藏地区混凝土桥梁的损伤程度,并在此基础上对混凝土损伤度进行预测。对西藏地区冻融循环影响下的桥梁耐久性的分析有指导作用。     

航空货物运量分形预测及R／S分析

航空货运量预测是航空公司运力安排的重要参考。本文根据分形拼贴定理,由分形插值方法求取一个吸引子与航空货运量历史数据相近的迭代函数系统,建立分形预测模型,对航空货运量进行预测。预测结果表明,该方法不存在收敛性问题,数据收集简单,具有较好的实用性。货运量时间序列R/S分析进一步表明了预测值的合理性。     

机场旅客吞吐量预测的组合方法研究

为提高机场旅客吞吐量预测的准确性,在综合计量经济法和时间序列预测方法各自优点的基础上,采用组合预测方法,使用多元线性回归模型确定组合预测方法的权重.以北京首都国际机场1994～2004年的旅客吞吐量为例,组合预测方法的平均拟合误差为3.36%.结果表明:组合方法总体上具有较高的预测精度和稳定性,既优于传统的计量经济法,也优于时间序列预测方法.     

基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述

交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量的历史数据,分别利用三次指数平滑法、灰色CM（1,1）模型以及组合预测方法对集装箱吞吐量进行探讨,有益于预测未来几年港口集装箱吞吐量。结果证明：组合预测模型融合了前两种预测方法的优点．其平均绝对误差、平均相对误差绝对值都小于单独用三次指数平滑法或GM（1,1）模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值,达到最优的精度等级。     

气候变化条件下基于海洋三维高分辨环境模拟的航海仿真研究

利用航海仿真技术,对气候变化背景的各种海洋环境条件下的船舶运动进行模拟仿真是评估气候对航运影响的一个有效手段.文中将研究重点放在如何获取一个真实的海洋环境场,依托海洋、大气、浪模式发展了一个联合环境动力预报系统,对海洋三维环境要素进行高分辨模拟预报.通过真实个例的实验研究表明,这一方法能够得到高精度而且真实协调的环境场数据.将这些模拟和预报的环境要素场,例如海面风、海流和海浪,与船舶运动方程相结合可以计算船舶在该种真实的海洋环境条件下的运动轨迹和姿态.利用VC和OpenGL进行联合编程,运用虚拟现实技术构造三维的海洋场景,取得了较好的效果.