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根据城市轨道交通常乘客比例数据的节假日特点,在消除常乘客比例数据的趋势项的时候,引入表示节假日特征的虚拟变量,量化节假日因素对常乘客比例的影响,建立常乘客比例数据与时间、具有节假日特征的虚拟变量之间的回归模型,达到同时消除趋势项和节假日特征的影响的目的,掌握节假日对常乘客比例的影响规律。通过自相关和偏自相关函数对消除趋势项和节假日因素的数据序列进行平稳性和周期性分析,消除周期性特征影响。最后,构建基于虚拟变量线性回归和季节ARIMA的组合预测模型,修正了原有的季节ARIMA。以2015年3月2日到2016年3月27日之间56周的北京轨道交通日常乘客比例数据进行实例验证,表明本文构建的组合预测模型的精度高于原有的季节ARIMA模型。 相似文献
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978.
应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。 相似文献
979.
由中汽协统计出的“非完整车辆”相当于一直习惯称谓的改装(车)用底盘,但不能称其为专用汽车底盘,因为其绝大部分被改装成专用汽车(含专用货车、专用作业车及专用客车)、极少部分被改装成普通客车。可以说,“非完整车辆”的市场走势总体上反映了一个“时期”后整个专用汽车市场走势,从而透过前者可前瞻性地研判后者。至于这个“时期”有多长?取决于“非完整车辆”被改装成专用汽车(及客车)并被销售出去的周期。 相似文献
980.
枢纽下游河床清水冲刷粗化研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
天然河流修建水库后,下游河道发生的最大变化就是河床冲刷粗化。河床冲刷与粗化的研究在水利、水运、水电工程中有着重大的实际意义,是解决山区及丘陵区水利工程面临的河床冲刷粗化所引起的河床演变的关键问题之一。国内外众多学者专家都对冲刷粗化问题进行过研究,文章意在总结已有枢纽下游河床冲刷粗化的研究成果,包括冲刷与粗化机理、冲刷粗化起动流速计算、粗化输沙率计算、粗化层级配计算、极限冲刷深度计算及冲刷后水位降落计算等。并对现有研究成果进行了简要的述评,为后续对这一问题进行深入研究作出必要的准备。 相似文献