单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法

以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标，各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时，采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明，所得结果优于经典方法，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力。     

施工企业的项目成本管理

本文主要阐述了施工企业应以成本预测和成本控制为重点,在工程实施阶段,对工程成本实行全过程、全方位管理,从而有效降低工程成本,增强企业的竞争力。     

人工神经网络在路堤沉降预测中的应用

以人工神经网络法为主，研究了多因素条件下的沉降预测问题，同时与浅岗法和S型曲线法这2种在近几年推广应用的预测方法进行了对比。结果表明，3种方法预测的最终沉降大体相近，它们之间的区别在于人工神经网络法预测的沉降较大（同时更接近实测值）；S型曲线法较小；浅岗法居中。由于神经网络是用实测数据直接建模，少了人为干扰因素，并且偏大的数值对工程来说是偏于安全的，所以选用人工神经网络预测沉降比较适宜。     

修正四阶段法在城市交通抗灾规划中的应用

根据地震环境下不同恢复阶段的社会经济活动及交通系统特性,对传统交通预测四阶段法———出行产生、出行分布、方式划分、交通分配的宏观模型进行了修正,讨论了不同模型的参数变化趋势,建议了参数的调整原则及方法,进而以修正四阶段法为基础进行震后交通需求预测。该方法简便易行,预测得到道路通行能力、流量、负荷度和平均运行时间等多个指标,为城市交通系统防灾规划提供决策依据。最后,结合我国东南沿海某城市的工程实践,有针对性的进行了应用和验证。     

福宁高速公路声环境探讨

通过对福建省福鼎宁德段高速公路声环境现状的调查研究,采用类比分析的方法,确定其沿线所要保护的声环境敏感点,合理科学预测交通噪声对声环境的影响,提出减轻噪声污染的若干措施。     

高速公路建设中水土流失预测模式研究

通过对在建西昌至攀枝花高速公路水土流失的实测数据的分析、研究,提出高速公路建设中水土流失的预测模式。     

基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.     

数据处理方法在路堤工后沉降预测中的应用

介绍了3种预测路堤工后沉降的模型及求解方法,并应用于工程实例中;把3种方法得到的结果与实测结果相比较,指出各种方法各有优点,各有其适用情况.     

不等时距GM(1,1)模型在预测输气管道腐蚀中的应用

根据等时距GM(1,1)模型建立了不等时距GM(1,1)预测模型,该模型可应用于利用腐蚀指标的原始数据来预测以后的输气管道腐蚀情况。验证表明:不等时距灰色模型扩大了等时距灰色模型的应用范围,在小样本的情况下同样可以做出较准确预测,为输气管道的防腐提供了可靠的依据。     

灰色预测模型在城市道路交通事故中的应用

详细介绍了灰色模型的原理和特点,根据交通事故的发生特点,探讨了灰色模型在道路交通事故预测中的具体应用,并利用此模型对青岛市某地区的交通事故进行预测,建立了灰色预测模型,根据实际事故数据与预测值进行了比较,灰色预测模型的精度比较好.