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302.
303.
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. 相似文献
304.
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. 相似文献
305.
线路客流预测分析与运营组织设计 总被引:3,自引:2,他引:1
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. 相似文献
306.
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。 相似文献
307.
308.
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。 相似文献
309.
310.
高速公路动态交通流Elman神经网络模型 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。 相似文献