基于系统动力学的大连市出租车保有量预测

采用系统动力学模型,找出影响出租车规模内外因素间的因果关系,包括经济、人口、机动车保有量、出行需求、政策等.在系统结构分析和因果反馈分析的基础上建立了出租车系统,以大连市出租车相关统计数据进行仿真计算,分析了不同的发展政策对出租车系统的影响,提出相应的建议和对策.     

公路声屏障设计浅析

首先结合《公路环境保护设计规范》以及《环境影响评价技术导则声环境》,对公路声屏障声学原理、设计步骤及计算公式进行了论述,并以合阳至铜川高速公路作为设计实例,利用软件程序进行辅助设计,得到声屏障设计相关参数,对公路声屏障设计有一定的参考价值。     

世界石油海运现状分析与预测

对近年石油资源数据进行整理、对比分析.在此基础上,分别对石油资源的现状、石油的生产与消耗、原油船的供应与需求、船价与造价(二手船船价与油船造价)做出分析,对未来能源尤其是石油资源做出预测.     

备件消耗预测方法研究现状及发展

备件消耗预测是制定备件消耗标准的基础工作之一,通过对国内外有关备件消耗预测的文献进行研究,在分析当前备件分类的基础上,总结消耗连续型备件和消耗间断型备件的消耗预测方法研究现状,指出不同类型消耗预测模型的优点及存在的不足,揭示了备件消耗预测的研究重点及发展趋势。     

电磁兼容预测分析在试验中的应用

论文分析在复杂的电磁环境下开展试验面临的电磁兼容问题。研究了发射场电磁兼容预测分析的理论方法,给出了干扰预测的数学模型,可以在试验设计、故障诊断、EM C加固方面得到应用。     

特大城市交通出行预测:中国面临的挑战与机遇

作为城市交通规划的一个重要组成部分,城市交通出行预测的发展已经走过了60年。最初的研究工作于20世纪50年代在北美展开,随后延伸到欧洲、澳大利亚、新西兰和南美洲以及中国等发展中国家。作为一个相对成熟的领域,交通规划依然包含着许多新的研究方向,同时专业人员在正确合理的使用商业软件方面还有一定的困难。中国正在经历高速的城市化进程,这意味着对道路、公交系统,机场以及城际间高速公路建设有大量的投资。合理的投资决策需要对未来中国交通拥挤的都市进行出行预测。为了更好的了解中国交通出行预测的发展现状,笔者和几个大城市的交通规划部门以及大学的相关院系进行了探讨和交流。此文的初衷是记录下从会谈中所获得的有普遍意义的发现与印象,以及提供给参加讨论者的意见。     

指数平滑法在滑坡抢险工程中的应用

指数平滑技术是进行预测决策的有效方法,文章首先对指数平滑模型作了简单的介绍,然后根据某滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行了建模和预测,预测结果表明,预测值与实际观测值之间的误差很小,说明此模型可很好地应用于滑坡位移预测,可为施工决策提供可靠的依据.     

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制（MPC）算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波（EKF）和递推最小二乘法（RLS）分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环（HIL）仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明：与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.