一种改进的短时交通流多步自适应预测算法

实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。本文先介绍一种基于AR(p)模型的线性最小方差自适应预测算法。它采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计,采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。在该算法的基础上提出了一种改进的多步自适应预测方法。新算法增加了误差补偿项,能较好地满足时变模型的预测要求。针对大量实测数据进行仿真实验,结果表明:改进算法在应用于时变性强的短时交通流量多步预测时具有较好的预测性能,而且其预测性能优于线性最小方差预报算法。     

水泥粉喷桩施工质量控制要点

粉喷桩的简介及影响粉喷桩施工时影响质量的主要因素,提出质量控制措施。     

大面积深孔爆破孔间距的确定

结合平西公路小峡段K10 120~K11 280段、阿赛公路阿岱至同仁段二级公路改建工程G2标段,桩号为K72 000~K78 667的爆破实例,介绍了深孔微差爆破孔间距、排距的计算、调整与确定过程。通过计算与调整,使结果变得准确,实用性强。