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461.
目前,全路有普速车站2 000多个,这些车站只有很少一部分建设了旅客服务集成管理平台(简称:旅服平台),建设速度缓慢。主要原因是由于普速车站列车运行和客运组织情况复杂,现有旅服平台到发管理作业无法满足现有车站客运作业需求。因此,研究设计采用基于进站咽喉智能视频分析的车次识别与运输调度管理系统(TDMS)临站压轨数据相结合的旅服智能到发作业系统,对列车进站、停稳等状态进行预测判断,并在此基础上依托c#编程语言对到发管理作业进行新的算法设计与实现。通过对现场到发作业改进前后与列车到发作业时间预测结果对比分析,采用基于进站咽喉智能视频分析的车次识别与TDMS临站压轨数据相结合的智能到发作业系统时间预测准确性远高于现有旅服平台只接收TDMS方式的到发时间预测。 相似文献
462.
《西安交通大学学报(医学版)》2017,(3)
目的应用自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型预测西安市出生缺陷的发生率。方法利用2009年10月至2015年8月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据构建ARIMA乘积季节模型,同时利用2015年9月至12月实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016年的出生缺陷发生率。结果西安市出生缺陷的发生率具有一定的趋势及季节性,建立了ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型,利用2015年9月至12月拟合值与实际出生缺陷发生率比较,绝对误差的平均9.5,相对误差的平均0.084,提示ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型具有较佳的预测能力。预测2016年西安市出生缺陷发生率与2015年接近,总体略有抬升,但峰值下降。结论 ARIMA(0,0,1)(0,1,1)12乘积季节模型可用于西安市出生缺陷发生率的预测。 相似文献
463.
人的失误模型在船舶溢油事故应急中的应用分析 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法,结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况,进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。 相似文献
464.
利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型.将各模型用于上海港吞吐量预测.可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值. 相似文献
465.
<正>1台州港集装箱运输发展现状台州港位于浙江省中部沿海地区,东临东海,西接金华、丽水,南北介于宁波港与温州港2大沿海港口之间,是我国对外开放一类口岸和浙江省4大沿海港口之一。台州港集装箱运输发展经历了以下2大转变:一是港口定位逐步由干线港转变为喂给港;二是货物流向由以出港为主转变为以进港为主,原因是甬台温高速公路的开通对台州港集装箱运输造成巨大冲击,在货物弃水走陆的情况下,外贸集装箱经宁波港中转使台州港内支线运输重新焕发生机。 相似文献
466.
通过对路面平整度指数IRI随时间发展规律及其特点的分析与研究,得出平整度的发展基本经历了先慢后快再慢的过程,基于3种“S”型增长曲线模型,提出一种预测路面平整度发展规律的变权重组合预测方法,并建立了变权重组合“S”型增长模型,从而可根据有限的实测平整度观测数据预测路面平整度的发展过程。工程实例分析结果表明,使用该模型,其预测曲线与实测数据曲线基本吻合,可用于路面平整度的预测,为解决我国平整度模型预测精度不高提供一种有效而实用的方法。 相似文献
467.
为了合理预测港口物流量,建立了三次指数平滑、趋势外推和灰色系统等单项预测模型。鉴于单一预测模型的局限性,提出了以误差绝对值加权和最小为最优化准则的组合预测模型,运用主成分分析的思想来确定组合的权系数。分析比较表明,组合预测模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,同时更适合各期预测,能避免各单项预测模型的局限。该组合模型对制定港口规划具有一定的参考价值。 相似文献
468.
《湖北汽车工业学院学报》2013,(3)
交通流主要由道路、车辆、驾驶员以及环境等部分组成,它们之间相互作用,构成一个巨复杂系统。研究交通流的复杂性特征,有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,从而更好地指导交通建设和管理。为了定量描述交通流的复杂性,对基于分形、混沌和熵的交通流复杂性分析进行了综述,并提出利用多尺度熵理论和方法对交通流复杂性进行分析。 相似文献
469.
470.
介绍了用于桥梁施工监控技术中的两种灰色系统预测模型GM(1,1)和GM(2,1),对比分析了分别采用4个、6个样本数据的GM(1,1)模型和采用4个样本数据的GM(2,1)模型来预测实际工程中的立模标高值的结果,其结果表明:增加样本数据对提高精度作用小,而增加模型阶数对精度提高较大;采用4个样本数据的二阶GM(2,1)... 相似文献