简介：一、引言上海的公路养路费的征收额度呈逐年递增态势,这与国家近几年大力发展汽车工业以及我国经济的持续稳定增长分不开的。作为地方性规费的养路费,其对上海公路建设和养护的资金保障作用是不容置疑的。上海公路养路费征收办如何完成征收任务,切实做到“应征不漏”始终是决策者必须解决

简介：本文主要通过2006～2012年宁局的旅客发送人数，利用灰色预测法的模型建立方程式，并通过验证预测精度C，得出模型是可信赖的，进而利用方程式对今后路局的年度旅客发送人数进行预测。

简介：做出预测很困难，特别是在预测未来时。历史上，有关交通出行方面的预测，不禁让人忍俊不禁。比如，伦敦被马粪淹没：1890年时有统计人员进行过计算，泰晤士河畔的伦敦最迟在1942年就会被1．5米厚的马粪所覆盖。这是因为19世纪末的伦敦，没有出租车和轿车，全部都是马车。在这个城市的主干道上，每天每英里大约会产生4吨马粪。动物排泄的尿液等会流入市中心用硬木铺成的路面中。

简介：论述了秦岭输水隧洞的地质特征，从岩性和应力两个主要方面，结合现场实测资料对输水隧洞区产生岩爆的条件进行分析，并对发生岩爆的可能性进行判定及预测．

简介：本文对电信规划中交换网业务预测的方法及应用进行了阐述。

简介：在城市轨道交通设计中，用好客流预测的结果对线路、车站、各系统的规模影响很大。通过西安地铁3号线规模设计实践，从全线路列车编组、线路两端车站、一般车站和换乘车站的规模设计等方面分析研究如何用好客流预测的成果，提出建议：设计时应注重敏感性分析结果在列车编组规模设计中的应用；对线路末端车站周边土地发展潜力要作充分估计；车站的规模设计要注重车站自身高峰小时客流；换乘车站的规模设计需综合考虑换乘客流的方向不均衡性及与进站客流的关系等因素。

简介：沥青路面性能预测模型的形式较多，为了使模型选择更合理，结合工程实例，分析讨论了S型模型、多项式模型、指数型模型及马尔可夫概率型模型的预测效果及模型适用性。研究结果表明，每一类模型都有其适用性和局限性，但S型模型表现出较好的综合预测性能，同时，应用简单方便，具有更普遍的适用性。

简介：运用动态分析的原理对车站停时进行预测分析，介绍了在实际运用中的效果，为压缩停时，提高货车使用效率，减少车辆占用支出，提出相应的建议。

简介：阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。

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：通过建立二维动态有限元模型，以速度为控制物理量，评价北京地铁8号线运营对邻近敏感建筑的振动影响；研究低层、多层敏感建筑振动响应的传播规律，比较不同基础形式下对振动的影响。结果表明，地铁列车运营所产生的振动影响在控制标准范围之内，无需采取特殊的减振措施。

简介：依据客运专线客流的成因，将其分为趋势客流、诱增客流和转移客流。运用灰色预测模型对趋势客流进行预测；采用以GDP和常住人口数量作为影响因素的改进型重力模型对诱增客流进行探讨；利用MNL（Multi-NominalLogit）模型来预测转移客流。以某规划中的客运专线为例，对文中的预测模型进行阐述，以验证本模型对于客运专线客流预测的正确性。

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。

简介：山地铁路建设，必然要长期和短期占用土地，破坏地表形态，如果不采取妥善的防护措施，将会促使新增水土流失的发生。对于山地铁路建设，造成水土流失的主要工程有路基、桥隧、站场以及其它附属工程的建设。本文着重论述山地铁路建设与水土流失的关系，并对山地铁路建设造成的水力侵蚀量进行预测，进而提出了恢复植被、防止水土流失的措施。

简介：在含富水带山岭地区的隧道工程建设中,往往引起隧道内涌水,不但影响施工安全,还会影响到隧道建成后运营质量,必须采取超前预报和措施,保证工程质量。此文以某在建隧道6个里程段的地质构造和涌水情况为样本,通过建立BP神经网络模型,对隧道内的涌水量进行预测,并与实测涌水量进行比较。所得结果表明,最大相对误差在10%以内,平均为3.8%,符合工程要求。可为隧道施工提供采取有效措施的依据。

简介：短时交通量预测是智能交通系统提供交通信息、诱导交通与制定控制策略的重要基础.基于小波分析与支持向量回归机（SVR）预测,提出一种基于小波-SVR模型的高速公路短时交通量预测方法.该方法采用小波分解与重构算法,将交通量原始信号分解为逼近信号和细节合成信号,利用SVR对2种信号分别进行建模分析,最后合成预测结果.应用该方法可实现时间间隔为5min的交通量预测.实例分析表明：与直接应用SVR模型相比较,小波-SVR模型各项评价指标更优,其为交通量实时准确预测提供了更为科学的方法.

简介：城市轨道交通短期客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,预测结果的准确性、精细度及科学合理性决定了运营过程的安全性、运营组织的高效性和资源配置的均衡性.节假日（包括节前一日）客流与平日有明显差异,不同节假日、不同车站的客流规律各异,预测过程同时面临路网结构改变、历史可用样本少等问题,本文综合考虑大型活动、恶劣天气、车站周边土地利用性质等影响因素,采用模糊C均值聚类法和一元线性回归模型,构建了适用于路网结构发生改变的车站进、出站量预测模型,并结合北京市轨道交通历史客流数据,对2015年清明节前一日车站进、出站量进行了预测,与神经网络模型、多元回归模型预测结果对比表明,本模型预测结果更好,全路网客运量误差率为0.27%,车站平均预测误差率为3.92%.

简介：随着计算机技术在铁路上的广泛运用，客流统计和预测方法不断进步，提供的客流资料比以往更科学、更详细。客流量、列车开行方案、列车运行图及运输效益之间存在着复杂的动态关系。客流变化影响列车开行方案和列车运行图的设计，而列车开行方案与列车运行图对客流具有反作用，引起客流变化。

简介：详细分析了多元线性回归模型的原理、建立过程、检验方法、适应范围和调整过程，利用新疆1990—2009年的社会经济数据，论述多元线性回归在客运需求预测的应用过程，依据所建模型对新疆客运总需求进行预测和分析．