公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

江淮气旋大风预报研究

江淮气旋大风预报研究的结果表明：气旋大风的预报实际上就是冷空气南下造成地面加压与气旋东移造成地面降压，这两个因素所造成气压梯度发展变化地以预报。还介绍用天气学原理建立的大风预报模式，以及用数理统计方法判别有无强风的预报，经过历史拟合和试报，在预报气旋大风中有一定的准确性。     

施工导流在内河航道干地开挖工程中的应用

通过施工导流在内河航道干地开挖施工中的应用，结合内河航道干地开挖的具体特点，分析影响施工导流成败的主要因素．介绍了在施工中应注意的主要技术要点。     

论宪法作为非确断性的社会评价系统在"新启蒙运动"中的意义

在当前的意识形态领域里，学术界对“新蒙昧主义思潮”的泛起和蔓延给予了很大的关注。相应地国际国内一大批社会人文主义科学家倡导要在全世界范围内开展一场大规模的“新启蒙运动”。“新蒙昧主义思潮”中的“宗教政治蒙昧主义”对宪法政教分离的原则与宪政已经和正在造成重大冲击并产生了消极性影响。对此，宪法学术界应当予以严肃的对待。本文从宪法作为非确断性的社会评价系统的职能角度，作了初步的探讨。     

对中国未来10年道路交通安全状况分析与初步预测

笔者从中国现代道路交通系统的发展现状与道路交通安全状况出发，以过去10多年中国汽车、摩托车保有量的发展轨迹为基础，对中国未来一定时期（2004～2015年）机动车保有量的发展变化及政府采取不同管理对策条件下的道路交通安全状况的发展水平进行了预测。结果表明：政府管理对策对道路交通安全状况变化具有决定性影响。     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

铁路道岔尖轨轨高的测量基准研究

尖轨的轨高是影响轨道结构振动与变形、列车运行安全性、平稳性及轨道养护维修工作量的重要参数,而尖轨轨高的测量基准则是检测尖轨轨高正确与否的重要基础;针对目前尖轨轨高测量的第一测量基准与第二测量基准,假定车轮与钢轨均为刚体,以尖轨轨高之间的高差和以轨轮接触关系为依据计算得出机车车辆在垂直方向的位移作为2种评价指标,对尖轨轨高的测量基准进行了讨论。结果表明,在测量尖轨轨高时,采用第一测量准则更为合理。     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。     

基于径向基函数响应面方法的大跨度斜拉桥有限元模型修正

采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型.     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。