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.     

GM(1,1)预测模型的两阶段优化方案及其在交通量预测中的应用

GM(1，1)模型是灰色系统理论中的核心，已经得到广泛应用。章提出了GM(1，1)预测模型的两阶段优化方案，经比较，预测模型结果明显优于常规GM(1．1)模型。将改进的GM(1．1)模型用于交通量预测，预测效果较好。将等维递推处理技术应用于预测模型中，还可进一步提高该模型的预测精度和实用性。     

基于模糊类比法的秦岭Ⅰ线特长隧道涌水量预测

文章介绍模糊类比法用于隧道涌水量预测的基本原理与方法,并以秦岭Ⅱ线隧道实测涌水量为基础,预测Ⅰ线隧道的总涌水量和分段涌水量.结果表明,模糊类比法的预测值与实测值的误差不超过30%,较之解析法有更好的预测精度.该研究为隧道涌水量预测提供了一种简单、实用和可靠的方法.     

微观交通流仿真一体化环境研究

针对国内交通仿真研究的零散性和解决问题的单一性等特点，结合项目组开发的仿真软件，提出了微观交通流仿真一体化环境的结构和功能，按照面向对象、面向消息和模块化建模的思想对一体化仿真的理论框架以及构建一体化仿真环境的关键技术进行了探讨。     

软粘土路基沉降的一维固结反演与预测

根据一维固结理论的解析解建立了便于软粘土路堤工程应用的沉降计算反演预测公式，利用前期沉降观测信息反演确定计算参数，可以进一步对后期任一时刻的沉降、沉降速率以及最终沉降量进行预测。算例分析表明，该方法是可行的。     

基于马尔科夫过程的混凝土桥梁状态预测

为了评估混凝土桥梁的安全性，文中采用马尔科夫过程方法来描述混凝土桥梁的状态变化过程，并对一座混凝土桥梁的承载力状态进行了预测，以此证明马尔科夫方法的实用性。     

2002年汽车市场需求预测

综述了2001年的汽车市场情况，分析了2002年宏观经济运行趋势及影响2002年汽车市场因素，对2002年汽车市场需求进行了预测。