基于行程数据的公交车到站时间预测

为向乘客提供较为准确的上下车时间参考,解决长距离预测中误差累积明显的问题,构建基于双层、双注意力、双向长短期记忆(LSTM)神经网络的公交车到站时间预测模型,提出一种基于行程数据的公交车到站时间预测方法.以广州市B2路、 560路公交车工作日的实际运行数据为例,对该预测方法进行精度验证.结果表明,由该模型所预测的行程时间,其平均绝对百分比误差为8.09%,在长距离到站时间估算上,15个站点的预测误差可保持在4.00 min左右.     

GA-Elman公交车辆到站时间预测模型

为了建立完善的公交系统,提出了基于GA-Elman的公交到站时间预测模型,进行公交到站时间预测．模型中以时间段、天气、路段和当前路段运行时间为输入量,以福州市第20路公交车为例进行验证．验证结果表明,该模型比单纯用Elman神经网络的预测模型计算量小,能够较准确地进行公交到站时间预测．     

城市轨道交通换乘常规公交时间优化模型

为探究城市轨道交通换乘常规公交的时间优化模型,以上海市晚高峰时段地铁6号线金桥站换乘874线路公交车为例,利用统计分析软件,分析客流到站时间,得到对数正态分布;并在此基础上建立乘客候车时间模型,运用调查所得数据设置模型各参数值;最后以乘客候车时间最少为目标函数,利用遗传算法求解得到874线路公交车优化后的到站时间.结果表明:利用时间优化模型求得的874线路公交车发车时间与优化前的发车时间相比,乘客的候车时间平均每人节约约52.8 s,有效提高了人们的出行效率.     

使用AVL数据的公交到站时间CEEMD-LSTM预测模型

准确的公交到站时间预测具有重要意义，但现实公交运行受突发路况影响，运行速度具有非平稳性，本文结合时序特征处理技术和深度学习，建立一种使用AVL数据预测公交到站时间的互补集合经验模态分解-长短期记忆神经网络模型。模型收集公交自动车辆定位数据，经预处理后引入互补集合经验模态分解平稳化公交运行速度，再借助Adam参数寻优后的长短期记忆神经网络对福州市303路公交某日早高峰公交到站时间进行预测。结果表明：优化的公交到站时间预测模型平均绝对误差比单一模型低了1.69min，预测精度高于长短期记忆神经网络模型和经验模态分解的到站时间预测模型，可有效地为安装车载自动车辆定位系统的公交线路预测公交到站时间提供参考。     

基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测

选择ε-支持向量机回归(ε-SVR)算法预测快速公交(BRT)车辆的到站时间,以提高公共交通的准点性.分别对BRT的停靠时间和路段行驶时间建立模型.根据分析,在停靠站时间预测建模过程中选取车头时距、时段、天气等7维特征向量作为模型输入,采用人工调查法,对厦门BRT-1路的数据进行采集,归一化处理后建模.仿真结果显示该模型能够比较准确地预测厦门BRT-1路的运行路线到站时间,并验证天气因素对该线路的到站时间预测影响最大.     

支持向量机在公交车辆运行时间预测中的应用

为实时获得道路交通状况并对车辆运行进行调度,开发一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到站时间预测模型,并以大连市23路公交车为例对该模型进行检验.结果表明,本文提出的SVM模型比历史平均模型(HMP)和神经网络模型(ANN)的预测精度更高.     

基于混沌理论的短时公交到站时间预测

为分析公交到站数据的混沌特征及可预测性,选用运行在非公交专用道上连续6日的单线公交到站实测数据,利用能够应用于工程实践的混沌判别手段和预测方法对数据进行分析.结果表明:公交单日到站数据均具有混沌特性,且在工作日和休息日均具有该特性,同时公交多日到站数据同样具有一定的混沌特性证实了混沌特征在公交到站数据中的存在.可见基于混沌理论的预测方法能够对公交到站延误和站点停靠时间的多日数据进行有效预测.     

GPRS—ZigBee技术的公交车智能监控系统

针对公交车运行中无法实时掌握运行状态等问题,运用GPRS和ZigBee技术设计了以ARM7芯片S3C44B0X为主控制器的智能监控系统。该系统由公交车监控中心、公交车站台监测器和公交车体智能无线终端组成。该系统实现了公交车自动语音和LED屏报站,可通报公交车运行状态和到站时间。该系统功能完善,可以作为新一代公交监控系统推广使用。     

基于公交车运行轨迹的到站时间预测系统研究

随着城市容量的扩大及交通拥挤情形的加剧,人们花费在公共交通出行方面的等待时间日益增多,极大地降低了交通出行的效率。运用智能交通技术,实现公交车运行轨迹及到站时间预测,可以极大方便乘客合理安排出行计划,并节约社会出行总时间。     

快速公交服务水平模糊分级方法

提出了“分类评价指标、构建隶属度矩阵、绘制隶属函数图”的快速公交服务水平模糊分级方法.选取到站时间、等车时间、公交车速度作为评价指标,采用自主开发的公交出行调查系统开展快速公交乘客出行调查,基于调查所获数据采用模糊分级方法建立了快速公交服务水平的模糊分级.与目前国内外使用的硬分级对比后发现:模糊分级消除了清晰的边界,通过隶属度来体现评价指标属于不同服务水平等级的程度,评价指标变化引起的服务水平变化通过隶属度改变得以体现,从而有效地克服了硬分级存在的问题.     

Euler方法中的不分裂输运算法

为解决用Euler方法求解多种介质的流体力学问题时,物质的输运中维数分裂算法容易出现重复或遗漏的问题,以Youngs界面重构技术为基础,输运步中采用维数不分裂算法,除了考虑相邻4个网格的输运外,同时还考虑斜对角网格的输运计算,有效地解决了消除重复或遗漏输运的问题. 论证了不分裂算法的合理性,给出了向相邻8个网格输运的所有可能分配量的表达式. 数值模拟结果表明,不分裂输运算法的精度有所提高.     

Muller法的一种改进方法

提出了Muller法的一种改进方法,不仅摒弃了Muller法中的符号选择,简化了算法,而且在求实根时不再需要使用复数运算,同时具有与Muller法相同的1.839阶的收敛速度.     

无约束最优化计算方法中的Newton法与BFGS法的组合方法

本文提出了适合于求解目标函数的Hesse矩阵不正定或病态等实际问题的Newton法与BFGS法的组合方法，并证明了该方法具有二次收敛性和全局收敛性。     

龙格—库塔方法与差分法的比较

利用Taylor级数展开而构造出的龙格—库塔方法是具有高精度的一种算法.将二阶龙格—库塔方法与差分方法的多种计算格式在求解扩散方程中进行了对比.结果表明,当网格比固定时,龙格—库塔方法在计算精度和计算速度上具有明显优势.     

TPN与B方法集成的形式化技术

单一的形式化方法和技术在描述系统时总是有一定的不足，通过集成TPN与B方法可以相互取长补短。本文讨论了TPN-B技术如何将TPN与B方法的抽象机之间构建起映射关系，介绍了如何用TPN-B对系统进行一个初始的构造，并通过对滑动窗口协议进行描述来体现。     

Haebara等值方法及其加权准则

项目反应理论（IRT）框架下的等值,目前比较流行的有Stocking-Lord方法和Haebara方法,即使对于相同的项目参数和能力参数,这两种等值方法计算出的等值系数也是不相同的.受Pearson卡方检验的启发,文中导出一种新的求取等值系数方法,即：加权等值方法（Weighted criterion,Wcrit）,它实际上是Haebara准则的加权式.Monte-Carlo模拟结果表明：Stocking-Lord方法和Haebara方法的表现各有千秋,而通常情况下,加权等值方法比Haebara方法表现更优.     

基于LZW算法的改进算法

在分析LZW算法的基础上对LZW算法的缺陷进行了探讨,并对LZW算法进行了改进,大幅度减少了编码的长度,降低了匹配长度取值变化的影响,完全兼容LZW算法,在平均压缩率方面有较大的提高,而且对改进的算法进行了分析论证.     

关于单纯形方法的再探讨

本文主要是针对线性规划问题的求解方法—单纯形法存在的一些问题,提出了一种改进算法,它与单纯形法的主要区别是主元的选取不同。并将它与单纯形方法的优缺点作一对照分析,并附有实例。实践证明,用该方法求解线性规划问题是一种有效方法。     

桩基有限元法、静力法和经验法对比研究

以某工程实际的层状地基为例,用静力法、经验法和桩基有限元法分别研究了在不同桩长、桩径和桩径比情况下单桩极限承载力的变化关系。结果表明,当桩长L<60m时,三种方法的计算值偏差较大;当桩长L>60m时,三者的计算值偏差较小,可用静力法和经验法代替繁琐的有限元法来计算桩的极限荷载,同时也能保证桩基的经济合理性。     

锚杆支护动态设计方法——信息法

介绍了一种新型的锚杆支护动态设计方法，把现代智能、动态、信息技术引入到传统锚杆支护设计中，实现了地质力学评估、设计、施工、监测为一体的全过程设计施工方法，提高了设计的科学性、合理性、智能性和一体性。