基于混合EMD-BPNN方法的短期客流预测分析

通过城市轨道交通的客流预测,可以达到提升乘客出行效率、降低运营成本等目的。基于此,提出一种经验模态分解和神经网络相结合的混合EMD-BPNN方法来预测短期的客流量。该方法通过经验模态分解将原始的客流数据分解成多个固有模态函数分量,并筛选出有意义的分量,将其作为神经网络的输入,从而进行客流预测。实验结果证明,该方法在地铁的短期客流预测中的精度和稳定性均高于传统神经网络算法。     

蓄电池观光车安全评价方法研究

非公路用蓄电池观光车（以下简称观光车）指在一定区域内行驶,以蓄电池为动力源,电动机驱动,具有四个或四个以上车轮的非轨道无架线的低速（车速低于50km/h）乘用车辆。观光车使用电池产生动力,环保无污染,具有转向灵活、轻便,驾驶简单,维护简单等优点。该车型是以休闲、观光、游览为主要用途,适用于风景旅游区、工厂、机场、公园、游乐园、住宅区等指定区域运营的车辆。