简介:桥梁监测序列是典型的非平稳时间序列,需要进行一些处理将非平稳序列平稳化后再拟合ARMA模型。将监测数据平稳化后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型即为ARIMA模型。以玉峰大桥为例,介绍了季节ARIMA模型的建模思路与总体流程,模拟了检测序列的变化趋势。以季节ARIMA模型为预测模型作为结构的退化模型,对测点进行退化趋势模拟与退化临界时刻预测。结果显示ARIMA模型对序列的拟合效果良好,可以用于桥梁监测序列的预测,其对退化临界时刻的预测可以从整体上掌握桥梁的整体退化趋势和极限使用寿命。
简介:对客运量的发展趋势进行科学预测是铁路客运企业正确进行市场决策的基础。运用Box-Jenkins对某铁路局的客运量进行了预测,结果显示Box-Jenkins模型在分析处理短期客运发送量预测工作中的非平稳时间序列上,具有一定的优势,预测结果可信。
简介:交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以我国1991—2015年交通事故死亡人数作为研究对象,选取指数平滑法作为预测方法,并介绍指数平滑法平滑次数选取的依据、初值确定的方法,以及平滑系数的选取方法。在平滑系数的选取中,采用比经验估计法和试算法理论性更强的Levenberg-Marquardt算法,并证明该方法在平滑系数选取中的实用性。预测结果显示,2016年后我国交通事故死亡人数又有较明显的回升趋势,建议有关当局进一步加强对交通安全的重视,以避免此现象的发生。