城市群客流生成预测精度控制模型研究

城市群客流生成预测是城市群轨道交通规划中客流预测的主要组成部分,其预测精度将直接影响轨道交通客流预测精度,进而影响轨道交通规划的合理性.在分析城市群客流生成特点的基础上,提出客流生成阶段预测精度控制分为小区划分精度控制、预测方法选择、建模精度控制及模型计算结果调整4个阶段的思路;详细论述后2个阶段的精度控制内容,在模型计算结果调整中提出区域对外交通调整、空间调整、发生总量平衡调整及发生吸引平衡调整4个调整内容,并建立调整模型.     

城市群双线客流分布预测方法研究

鉴于城市群客流预测在城市群轨道交通规划中的重要性,为提高其预测精度,对城市群客流预测中的分布预测方法进行研究.分析现实能够收集到的资料及城市群交通分布的特点,提出城市群双线分布预测方法.在城市群资料有限的情况下,研究如何得到城市群分布的预测结果;阐述分布预测的计算方法,建立相关的计算模型,对几种常用的分布预测模型进行优缺点及适用性分析.     

线路客流预测分析与运营组织设计

从运营需要出发,提出客流预测的年限和内容;通过对客流量级的阐述,分析客流预测三级数据,确定运营的规模;根据OD(起讫点)客流分析来研究行车交路,做出满载率和拥挤度的评价;最终确定车辆编组与行车密度的合理组合,形成系统全面的技术方案,使客流预测更好地为运营组织服务.     

数据驱动在导管桨斜流工况分析中的应用

基于湍流模型SSTk-ω和滑移网格技术对不同斜流角（0°、10°和20°）和不同进速系数J(0.3、0.5和0.7)下导管螺旋桨的水动力参数、轴承力和速度场进行对比分析。为解决传统计算流体力学方法存在的耗费大量时间及需要大量网格等问题,提出一种快速且准确率高的深度学习模型CNN-LSTM对导管螺旋桨进行高效准确预测。研究结果表明：随着斜流角和进速系数的增大,导管螺旋桨的轴承力的波动幅度和峰值均增大。数据驱动模型CNN-LSTM不仅能够使得预测值较好地吻合CFD值,也能准确预测不同斜流角及不同进速系数下的相位差以及峰值差异,结果显示较大的差异出现在轴承力的波峰和波谷处。最后,文章还分析了斜流角和进速系数对导管桨间隙流场的影响。     

我国近期道路交通事故发展趋势分析与预测

在讨论发达国家交通事故发展变化规律及我国道路交通安全现状的基础上,对我国近期交通安全形势进行分析,并采用灰色系统理论对我国未来五年的交通事故总量进行预测。对于提高道路安全水平具有积极的意义。     

基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。     

路基沉降预测及其工程应用

根据某公路软土路段的实测沉降资料,采用双曲线法预测各施工阶段测点的沉降和工后沉降量,为路面结构层的铺设及间歇期的确定提供了依据。     

基于三点模型的柴油机热工参数预测

准确预测热工参数劣化趋势是对柴油机实施预测维修的前提。已有预测技术均视不同时段信息所具有的建模价值相等,忽略了近期信息比远期信息更能反映设备当前运行态势这一客观事实,导致预测模型难以准确描述柴油机热工参数的真实变化规律。针对该问题,提出一种基于三点模型的柴油机热工参数预测方法,并采用新陈代谢法同步更新建模数据,以提高建模数据的利用效率及预测精度。与灰色系统GM(1,1)模型预测精度的对比结果表明,三点模型能够有效处理不同时段信息在反映设备运行态势能力上的差异,得到更为准确的预测结果。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

基于KS检验的铁路车站日常货运量预测

科学预测货运量对于铁路现场生产和中长期规划具有重要意义。首先,针对铁路日常货运量的动态性和不确定性将其视为随机变量,其次选用正态分布、对数正态分布、Weibull分布和Gamma分布进行拟合,然后运用Kolmogorov-Smirnov检验(KS检验)方法评价拟合效果并确定最佳分布,进而以置信区间形式进行预测。最后,结合黄骅港站的每天接受重车的运量数据进行计算,验证了方法的实用性和有效性。