基于时间序列的车务站段运输收入任务分劈预测方法探讨

采用平均分劈法,由于没有考虑季节、随机等因素,使车务站段运输收入分劈值难以得到准确预测。而时间序列分析方法,可以通过分析季节波动、长期趋势、随机波动对时间序列的影响,构建基于原始数据的时间序列运输收入模型。利用该模型对2014年运输收入数据进行预测,经过预测结果与实际情况的比较,证明该模型的合理性。     

关于铁路货运量预测研究

采用灰色关联分析方法选取影响铁路货运量变化的宏观影响因素,运用多变量灰色MGM(1,4)模型预测未来4年铁路货运量,预测结果通过后验差检验,精度较好。     

向莆铁路客运量分析预测

客运量预测反映了未来年度铁路运输的任务和工作量,是合理布局路网的主要依据,是确定铁路建设项目技术标准的重要参考数据,也是其他各行业部门(如机车车辆、人才需求)编制规划的基础资料.但是,客运量预测是在大量不确定因素的基础上研究未来趋势,特别是在经济结构调整时期,新情况、新问题不断涌现,难度越来越大,要求越来越高.因此,利用科学合理的方法预测可靠的客运量是近几年专家学者研究的重点之一.笔者结合向莆铁路沿线具体情况,应用目前国内外使用较为广泛的重力模型、Logit模型等结构模型,选择从铁路分流、其他交通方式转移和经济增长诱发3个方面进行客运量预测.     

基于贝叶斯网络的高速铁路旅客出行方式预测研究

为准确地预测高速铁路综合客运枢纽地区的旅客出行方式比例,以高速铁路旅客出行方式为研究对象,分析高速铁路旅客选择不同交通方式的影响因素,建立基于贝叶斯网络的高速铁路旅客出行方式选择模型。以宜昌东站为例,结合高速铁路旅客出行调查数据,应用SPSSModeler软件对所建立的模型进行验证评估,并对高速铁路旅客选择不同出行方式的比例进行预测。结果表明,该模型能较全面地考虑高速铁路旅客出行选择的影响因素,对预测高速铁路综合客运枢纽地区旅客的出行方式具有较好的适用性,预测精度较高。     

基于客流性质的铁路客流预测方法

运用基于客流性质的铁路客流预测方法对银川—宁东铁路运营初期(2016年)、近期(2023年)和远期(2038年)客流情况进行预测。采用四阶段法对不同性质客流进行生成预测、分布预测和不同交通方式分担预测,通过各种性质客流的叠加,进行总体客流分析,得到研究区域全天客流变化和高峰情况,以及有关客流预测的主要指标。基于客流性质的铁路客流预测方法在客流性质区分明显的情况下,能够具有较好的精确度。     

吐鲁番地区铁路客货运输需求预测分析

在阐述吐鲁番地区综合交通运输体系的基础上,分析吐鲁番地区铁路客货运输需求影响因素及发展特征,通过对吐鲁番地区经济社会发展趋势进行预测分析,采用专家评测法和模型法相结合,建立多种数学模型对吐鲁番地区综合运输需求总量进行预测,并结合分担率法,预测未来年度铁路运输客货运量。     

山区高速公路隧道的瓦斯预测方法及施工技术

本文根据昭泸高速公路坪上高瓦斯隧道的施工特点,提出瓦斯预测方法,经实际测试后明确隧道施工状况;还针对现场情况提出专项施工技术措施,为高效、安全的施工作业提供技术指导,具有一定的参考价值。     

“丝绸之路经济带”背景下兵团物流需求方法研究

为更好地服务于丝绸之路经济带建设,促进新疆生产建设兵团区域经济发展,通过分析影响兵团物流需求量的因素,确定兵团物流需求主要影响因素。结合兵团的实际情况与预测方法的适用条件,分别选择灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团物流需求量进行预测。最后通过实证分析得出组合模型的精度最高,并应用灰色-BP神经网络组合预测模型对兵团的物流需求进行预测,为兵团区域物流总体规划提供参考依据。     

基于灰色预测法和弹性系数法的甘肃客货运量预测探究

客货运量是衡量交通运输经济的重要指标,本文以甘肃省2014至2019年的客货运量为基础数据,针对现有客货运量预测方法单一的情况,分别采用灰色预测法和弹性系数法,对未来特征年公路,铁路,民航客、货运量与客、货运周转量进行预测,并与历年真实数据对比,以预测客货运量的发展趋势;综合分析两种预测模型的结果数据,以提高客货运量预测的精度,保证预测结果的合理性;最终选用两组数据的平均值,为甘肃省“十四五”客货运量发展规划提供参考依据。     

基于组合模型的高速铁路动车组需求量预测方法研究

为提高高速铁路动车组资源配置和运用效率,研究高速铁路动车组需求量预测方法。考虑高速铁路动车组运用特点,综合分析人口、GDP、高速铁路营业里程、列车开行方案等高速铁路动车组需求量内外部影响因素,构建基于组合模型的高速铁路动车组需求量预测模型。通过高速铁路动车组近远期需求量预测,运用历史数据对预测模型进行了验证。预测结果表明,平均绝对误差为3.56%,呈现出较高的预测精度,验证了该模型的有效性与可信度。     

基于克里金方法的掌子面前方围岩RMR预测

正围岩分级对隧道设计施工至关重要。钻孔等勘探方法只能给出局部范围内的围岩质量,根据经验推断出整个隧道址区的围岩分布,通常具有较大的不确定性。地质统计学方法可以很好利用地质现象之间的自相关性,更适合于围岩质量的预测。本文结合RMR法对隧道开挖出露的掌子面进行观察和定量描述,充分利用隧道掌子面的地质信息来获取岩体质量的结构性,并通过变差函     

铁路旅客列车客座率分类及预测模型研究

铁路旅客列车分类,对于分配旅客运输能力、提高列车收益具有重要意义。建立以客座率最优为目标的列车分类和预测模型,通过数据预处理、分类结果中最优客座率选取和基于随机森林算法的分类预测3个模块展开分析,利用谱聚类-CACC模型和CACC算法对目标和因素变量进行离散化处理,设计基于误差区间交集和样本密度的最优客座率选取算法,并利用随机森林算法对客座率进行分类。最后,通过Kappa指数和百分误差对分类和预测精度进行验证,证明了模型的有效性和准确性。     

基于EEMD-BP方法的城市轨道交通进站客流短期预测

城市轨道交通站点客流量是评价其服务水平和实现城市轨道交通资源有效配置的基础数据和依据。针对城市轨道交通站点进站客流量序列波动复杂的问题,构建基于EEMD-BP方法的城市轨道交通进站客流短期预测模型,通过对城市轨道交通站点的日间分时进站客流序列进行模态分解,并对分解的分量进行筛选和识别,探究进站客流的日间波动影响因素,实现对短期客流的合理预测。以广州珠江新城站短期客流预测为例,验证该组合模型在提高客流预测方面具有有效性,为城市轨道交通线网规划和运营管理提供客流预测依据。     

基于MADIS GTS的隧道衬砌结构受力分析

公路隧道衬砌是影响公路隧道结构稳定性的重要因素之一,不同形式下衬砌结构的受力变形特性也有很大不同。本文以贵州省贵阳市某公路隧道工程为背景,利用MADIS GTS软件模拟不同衬砌厚度下的隧道结构,得到隧道衬砌结构的应力云图、位移云图和安全性系数。结果表明,随着衬砌厚度的增大,隧道衬砌结构的轴力、剪力与弯矩均增大,且最大受力位置相似;随着隧道衬砌厚度的增加,衬砌的最大位移值逐渐减小,但减小速率减慢,最大值的减小速率由0.80变为0.46;隧道衬砌厚度对衬砌结构的安全系数影响较大,随着衬砌厚度的增加,衬砌结构的安全系数逐渐下降,但均大于15。     

基于并联灰色—线性回归组合模型的客运量预测

对铁路客运量准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的依据,为此运用灰童色模型—线性回归组合预测方法,对武昌站2008—-2012年的客运量进行预测.预测结果和单一模型相比,组合预测模型考虑的影响因素较多,可操作性强,预测数据综合了内外因素影响,预测结果较为可靠。可作为决策判断的依据。     

基于模糊因果聚类的编组站运营指标预测

运用模糊因果聚类分析方法,结合铁路编组站作业的实际,选取对编组站运营指标影响较大的因素,建立基于模糊因果聚类的指标预测模型。通过对车站运营指标预测的实例分析,说明运用该方法对编组站运营指标进行预测,实际操作简单,具有一定的适用性。     

钢板桩围堰受力分析及计算方法

钢板桩围堰的受力情况较为复杂，现有计算理论或计算方法均不能反映实际受力情况。钢板桩围堰作为下部基础的重要围护结构，结构安全性是非常重要的。施工单位在提出钢板桩围堰施工计算书后，监理单位或咨询单位一定要用不同的计算方法进行复核，以确保钢板桩围堰的施工安全。     

基于IOWA组合模型的高速铁路客运量预测研究

准确预测高速铁路客运量,对铁路资源配置及经营管理具有重要作用。在考虑高速铁路客运量存在多重相关性影响因素和灰色特性的基础上,运用偏最小二乘回归模型和灰色GM(1,1)预测模型对我国高速铁路客运量进行预测,通过采用IOWA算子,依据单项预测方法在样本区间上各个时点的预测精度从高到低按顺序赋权,以误差平方和为准则构建IOWA组合预测模型,并运用该模型对"十三五"期间我国的高速铁路客运量进行预测。预测结果表明,IOWA组合预测模型能提高预测精度。     

基于广义回归神经网络的铁路货运量预测

针对BP神经网络预测存在局部极小缺陷和收敛速度慢的问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型。基于我国1999—2008年铁路货运量的历史统计数据,应用GRNN模型和混沌BP神经网络模型对铁路货运量进行预测。通过两种预测模型的计算结果比较说明,GRNN模型具有良好的收敛性和较高的精度,而且模型结构简单、计算速度快,具有良好的实用性。     

基于PEST分析与指数平滑预测的公路经营企业融资规划模型研究

融资规划是公路经营企业运营过程中经常性和战略性问题,而企业的融资问题始终与企业外部环境和企业自身财务实力相关。本文建立了一个基于PEST分析和指数平滑预测的融资规划模型,在模型中首先运用PEST分析评价企业面临的外部环境,确定外部经济环境的一些参数,同时以指数平滑法预测企业未来的交通需求,以交通需求来预测企业未来的现金流,在此基础上确定企业的融资模式和资金需求量。该模型不仅适用于公路经营企业,对于其他行业的融资规划也具有很好的参考意义。