改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用

针对现有K近邻非参数回归方法的局限,为了进一步提高算法的精度和速度,做出了两方面的改进:利用相关性理论选择状态向量和采用基于聚类分析的变K近邻搜索算法.用仿真实验验证了该方法的有效性,给出了仿真试验结果.实例研究结果表明,预测效果优于传统的非参数回归方法.     

基于马尔科夫模型的沥青路面技术状况预测

以新疆伊犁地区的G3016线高速公路为依托工程,利用灰色预测模型对路面使用性能的变化进行分析,然后根据马尔科夫模型得到路面状况的状态转移概率矩阵和将来的状态转移概率,再进行预测值的修正,对路面技术状况进行预测.结果表明:采用马尔科夫模型得到路面技术状况预测值与实测值相差没有超过一个评价等级,预测精度较好,可以为管养单位...     

由实测沉降数据反演地基固结参数的适用计算方法

提出了一种运用实测沉降数据反演地基主要固结参数，进行地基沉降预测的方法。该方法考虑几种常用的地基处理方法，利用早期的沉降实测数据和准确的加载信息，可以预测更长时间内的累计沉降量、沉降速率、工后沉降和最终沉降量，同时也可以推算出一些主要土体变形的平均参数，并通过一个工程实例进行了验证。     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明：所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841,均方根误差（RMSE）为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。     

一种优选组合法在软土路基沉降预测中的应用

在软土路基沉降预测中,常用的方法有简单曲线拟合法、系统分析和控制理论法等。但采用单一的方法进行预测,会造成预测误差偏大。提出了一种优选组合方法,通过对若干种单一方法进行权重化处理,给予每种单一方法相应权重,得出新的沉降预测曲线进行沉降分析,并以工程实例为基础,说明该方法在实际预测中是可行的。     

基于Wi-Fi探针的地铁客流预测研究

在城市轨道交通日常运营中,随着车站客流量的逐年增长,为了避免人群拥挤导致的安全问题,地铁车站客流量的准确预测存在重要的现实意义.通过对Wi-Fi探针的采集原理、源数据处理进行分析,对Wi-Fi探针间的关系进行关联分析,构建BP神经网络客流的预测模型,最后以算例验证Wi-Fi探针技术采集数据及客流预测模型的有效性和可行性,并以某地铁站采集到的数据为例进行验证.实验结果表明,Wi-Fi探针技术采集到的数据可以满足客流预测的需求,基于Wi-Fi探针的地铁客流预测模型有效.     

灰色模型在中长期用水量预测中的应用

为实现供水管网经济、可靠、科学的规划改扩建,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法。该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程。通过对灰色预测方法建模机理的研究建立城市用水量预测GM(1,1)模型,并以东北某大型城市用水量为原始数据进行实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测。该预测方法应用于S市的中长期用水量预测,为S市供水规划改扩建提供有效依据。     

艾睿铂预测:2015年之前,中国商用车行业增长率落后于全球水平

商业咨询公司AlixPartners艾睿铂于日前发布了的"全球以及中国商用车行业前景展望",其最新调查显示,直至2015年,中国商用车行业增长率预期将一直落后于全球水平,行业增长放缓已经开始对中国本土的OEM制造商和零部件供应商的盈利水平形成压力。     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

基于GM—GRNN预测模型的珠江水系集装箱运量分析

珠江水系集装箱运输业的发展，直接为其腹地的经济腾飞提供动力，所以，对珠江水系集装箱运量的分析，可以有效的提供相应的腹地配套设施建设，促进集装箱运输的发展，同时又促进腹地经济的发展。基于单一灰色系统或者神经网络的预测方法，虽然预测精度较高并取得一定的应用，但尚可进一步改善，利用时间序列逐步递归的思想，建立基于GM-GRNN的预测模型，可以有效的利用二者的优势互补，提高预测精度，为珠江水系航运业的发展提供科学决策依据。