高速铁路日常客运量的EMD-Informer组合预测方法

铁路客流需求的科学预测是进行运输组织方案决策的重要依据。以高速铁路历史客票数据为基础,结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与机器深度学习中的注意力机制,提出高速铁路日客流量的EMD-Informer组合预测方法。首先采用EMD方法分解高速铁路客流量序列,获得具有周期特征和线路客流内在特征的模态分量,再利用Informer模型分别训练和预测各模态分解分量,并通过多头注意力机制高效挖掘客流数据内在规律和捕捉数据序列中的关键特征,在此基础上重组各分量预测值,从而得到高速铁路日常客流的整体高精度预测值。同时,根据结合问题特征的大量实验,明确可供实际运用参考的超参数设置规则。基于京沪高速铁路全线的实例计算分析表明,相对对比预测方法,EMD-Informer组合预测方法在高速铁路客流的单步预测及超前预测上均具有明显更小的预测误差。

基于SARIMA-SVR模型的铁路货运量预测方法

鉴于铁路货运量受多种外部因素影响呈现显著的随机波动特征而难以准确预测,提出了SARIMA-SVR预测模型。首先,对全国铁路月度货运量序列进行季节时间序列(SARIMA)建模,得到模型的初始预测值及预测残差。其次,构建支持向量机(SVR)回归预测模型,将影响铁路货运量的外部因素作为模型输入项,SARIMA模型预测残差序列、月度货运量序列分别作为模型输出项,由此分别获得SARIMA模型预测残差的优化值以及SVR模型的货运量预测值。三是将优化后的SARIMA模型预测残差与其初始预测值相加,得到优化后的SARIMA模型预测值。四是再对优化后的SARIMA模型预测值和SVR模型预测值进行加权求和,得到SARIMA-SVR模型的预测结果。最后,对SARIMA-SVR模型进行消融实验验证模型有效性,并将该模型与经典预测模型进行测算精度对比。结果表明,SARIMA-SVR模型的预测精度优于单一模型和经典预测模型,在货运量预测方面具有良好的适用性。

基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究

准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。

饵剂投放站对田间红火蚁的饵剂搬运量及防控效果研究

饵剂诱杀是防控红火蚁Solenopsis invicta Buren最广泛和最有效的措施。本研究利用一种新型饵剂投放站(简称饵剂站)对比分析红火蚁工蚁对0.08%茚虫威杀蚁饵剂及其载体的搬运量,并使用5 g/巢、10 g/巢、20 g/巢3种剂量的饵剂对田间红火蚁蚁巢进行单蚁巢处理,评价饵剂站对田间红火蚁的饵剂搬运量及防控效果的影响。结果表明,红火蚁工蚁对饵剂站内0.08%茚虫威饵剂及其载体的搬运量少于直接撒施处理方式的搬运量。施药24 h后,红火蚁工蚁对饵剂站内和直接撒施的0.08%茚虫威饵剂搬运量分别为14.84±3.18 g和17.71±5.88 g,差异不显著。使用饵剂站施用10 g、20 g饵剂处理28 d后,工蚁减退率、蚁巢减退率、蚁群级别降低率和综合防治效果均可达到90%以上,与直接撒施处理方式均无显著差异。虽然饵剂站会一定程度上降低红火蚁工蚁对饵剂的搬运量,但却不影响对红火蚁的防控效果,基于其防雨、防潮的优点,饵剂站可显著延长红火蚁防控的窗口期。

融合麻雀搜索与长短时记忆的疆煤铁路外运量预测

为准确预测新疆煤炭铁路外运量,本文提出一种融合麻雀搜索算法与长短时记忆网络的(SSA-LSTM)预测模型,模型引入麻雀搜索算法对长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的超参数进行优化,以提高模型预测性能。以2015—2022年新疆煤炭铁路外运量数据为基础,综合考虑经济、运输等多种因素,对各影响因素的灰色关联度进行计算,验证所选因素与预测指标具有较强的关联度。对影响因素中的GDP数据进行消费者价格指数(Consumer Price Index, CPI)处理,并将处理后的数据输入模型进行预测,最后应用该模型对未来新疆煤炭初、近、远期铁路外运量进行预测。研究结果表明,SSA-LSTM模型的预测效果显著优于BP(Back Propagation)神经网络和传统LSTM模型,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.88%,均方根误差(RMSE)为49.9。同时,与未经CPI处理的预测相比,经过CPI处理后预测误差更小,MAPE和RMSE分别降低了75.8%和56.2%。本文为新疆煤炭铁路外运量预测提供了一种有效方法,为疆煤外运通道设计提供了重要数据支撑。

民航客运量预测方法研究综述

为了提升民航运行效率、准确预测客运量,促进其可持续发展,采用分类学方法将民航客运量预测方法划分为传统统计学、机器学习、组合模型3大类。详述各类方法的改进原理、效果和应用,通过数据处理、权重调整、参数优化和结构改进提高准确性,并总结组合模型相对单一模型的优势。实证研究结果表明,组合预测模型相较于单一模型具有更高的准确性,并指出结合人工智能和大数据技术的发展趋势,构建优秀的组合预测模型将是提高准确性的潜在研究方向。

基于运量预测的赣粤运河开发综合效益

基于高速公路与铁路的货运量现状,对广东省陆路交通的综合运量进行预测,得到赣粤运河建成后的近期及远期运量,在此基础上对赣粤运河开发的综合效益进行了分析。研究发现:2035年、2050年赣粤运河预测运量约为1 500万t和2 000万t;赣粤运河开通后,相比于公路运输,预计可节约运输成本14.9亿~19.8亿元/a, 2035—2050年新增产值的经济贡献为2.1亿~2.9亿元,且有利于关联行业的发展;赣粤运河的建设与运营能够通过推动城镇化建设、增加就业、促进乡村振兴、助力航运文化发展、加快航运创新、维护国土安全等多种渠道带来社会效益;在水资源利用及生态保护层面,赣粤运河的建设不仅能够提升发电、灌溉等效益,更可实现节能减排等生态效益,每年节能量可达到9.86万~13.14万t标准煤,减少碳排放量21.37万~28.49万t。

基于国内外实际案例的中运量公共交通功能定位分析

公共交通优先是交通强国建设的重要组成部分,相较于地铁昂贵的建设和运营费用,以及常规公交的低速,可靠性差等问题,中运量公共交通正受到越来越多的关注。文章通过巴黎和东京的实例,对照上海和北京等城市的相关线路,深入分析其功能定位及运营表现,揭示其背后的成功或失败原因。文章旨在为我国城市公共交通规划、设计与管理提供借鉴,推动中运量公共交通的健康发展。

基于线性回归模型的铁路客运量预测与实证分析

以郑州市为例,利用计量经济学的方法对郑州市铁路客运量的影响因素进行单变量和多变量分析,采用普遍最小二乘法(OLS),分别研究地区生产总值、总人口数、接待国内外游客总量、居民消费价格指数对郑州市铁路客运量的影响程度。利用EViews软件,以2000—2016年的铁路客运量数据作为训练集,2017—2018年的铁路客运量数据作为测试集,分别进行一元线性回归和多元线性回归分析,通过多重共线性、异方差、自相关性的检验以及模型拟合优度的比较,得到最佳郑州市铁路客运量预测模型,模型解释能力为99.07%。经测试集相对误差检验,构建的模型预测值与实际值误差小于2%,多元线性回归模型预测效果很好,可为地区铁路客运量的短期预测及相关部门的客运决策提供数据支持。

长江上游涪陵至丰都段航道水运量分析预测

涪陵至丰都河段是联系长江上游与中下游的重要运输通道,水运量分析预测对该段航道的建设规划具有重要意义。提出采用长江干线主要港口进出港货运数据,基于港口和航道的位置关系来统计航道水运量及流向等。结果表明该河段水运量从2000年的1241万t增长到2016年的1.6044亿t,上下行水运量占比分别为66%和34%,贡献了三峡过闸货运量的94%,矿建材料、矿石、钢材、煤炭、石油和集装箱等主要货种占水运量的73%。提出采用回归分析法、弹性系数法、指数平滑法和投入产出法分别考虑腹地GDP、产业结构、运输结构等多因素对水运量的影响。预测表明:工程河段水运量呈持续增长趋势,但增长速度逐步减缓,2045年水运量达到3.2333亿t,主要货物水运量占总水运量的86%。水运量分析预测方法和结果可为航道的建设规划提供支撑。

广州市公路客运线路客运量的预测

公路客运量的预测对于公路客运的管理和决策具有重要意义 .本文研究了利用重力模型预测 2 0 0 5年和 2 0 10年广州市公路客运线路客运量的方法 ,并给出了主要线路的预测和分析结果 .

世界中低运量轨道交通制式发展及适用性分析

中低运量轨道交通作为超大或特大城市地铁网络的加密和补充、大城市乃至中等城市的骨干线路,在解决城市交通问题方面发挥着重要作用。在对65个国家496座城市的2 600余条中低运量轨道交通运营线路调研的基础上,构建世界中低运量轨道交通线路数据库。基于该数据库,得到世界范围内运营的齿轨、有轨电车、悬挂式单轨、自动旅客捷运系统(automated people mover system,APM)、跨座式单轨、直线电机系统、中低速磁浮、电子导向胶轮系统和导轨式胶轮系统9种中低运量轨道交通制式,线路里程共18 744.84 km;并统计中低运量轨道交通在各大洲、各国家的分布情况,结果显示其主要分布在欧洲的德国、俄罗斯等32个国家,线路里程达13 256.0 km,占比70.7%;统计各制式在不同国家/城市、不同城市特征、不同线路功能定位的分布情况,结果显示,中低运量轨道交通制式主要服务于人口小于300万的城市,76.25%的有轨电车线路、47.82%的跨座式单轨线路和42.11%的直线电机系统线路作为骨干线,84.62%的齿轨线路作为旅游线,70.73%的APM线路作为机场专线。同时,梳理总结各制式的起源与发展,并对技术特点和参数、适用性进行分析。研究成果以期为我国城市中低运量轨道交通制式的选择提供参考。

河谷型城市中低运量轨道交通制式选择研究

中低运量轨道交通是现代化交通运输体系的重要构成,河谷型城市由于受地理、环境特征等限制,对轨道交通制式提出了更高要求。为针对性研究中低运量轨道交通制式对河谷型城市的适宜性,运用综合评价的方法,从社会经济发展、客流特征、地形地质条件、绿色安全四个方面着手,分析了重点影响因素,并结合相关指标被选择比例形成评价指标体系;通过引入主观偏好系数,构建基于熵权-层次分析法的组合权重模型;最后以具体案例验证该方法可行性。结果表明,智轨系统是更适合西昌市轨道交通1号线的制式系统,该方法可体现河谷型城市特征,快速、准确地为河谷型城市提供中低运量轨道交通制式选择决策支撑。

基于站点客运量的轨道交通站点用地利用绩效评价——以上海为例

[目的]《上海市城市总体规划(2017—2035年)》中使用全市单位地区生产总值建设用地使用面积指标来评价土地利用绩效,但由于轨道交通站点更关注客运量,用该指标评价土地利用绩效并不合适,因此有必要选择合适的指标对轨道交通站点的土地利用绩效进行评价。[方法]通过使用上海市轨道交通站点的进出站客运量数据,结合AOI(兴趣面)数据、POI(兴趣点)数据及周边土地规划利用情况,定义单位面积服务客运量作为站点土地利用绩效评价指标。对上海市中心城区(外环内区域)轨道交通站点的土地利用绩效进行评价,对比一般站点和换乘站点的土地利用绩效,并对不同站点的土地利用绩效结果进行致因分析。[结果及结论]站点周边土地利用类型与强度对站点绩效表现有较大的影响,依托大型客运枢纽、经济开发区、工业开发区、大型商圈等优势条件的轨道交通站点具有较高的土地利用绩效表现,而周边土地开发强度较低、住宅小区密集的轨道交通站点则土地利用绩效表现较低。

新建铁路项目分流运量计算方法研究

根据铁路运输的特点,把新建铁路项目所承担的客货运输量的交流范围划为项目的影响范围,结合影响范围内的客货OD流和相关径路表,分析借鉴公路交通量配流模型,提出新建铁路项目分流运量计算方法,并举例说明其应用。

大尺度空间下基于改进效用函数的货运量分担率研究

针对欠发达地区大尺度空间内综合交通运输结构优化问题,以货运量分担率为切入点,综合考虑各货运方式的差异性,应用变异系数法对各影响指标进行赋权,构建了改进效用函数的Influ-Logit模型。以尼日利亚为例分析该区域内公路、铁路、水路运输的货运量分担率,结果显示其公路、铁路、水路的最优货运量分担比例为6∶3∶1。研究表明模型在基础数据匮乏条件下能够合理优化大尺度区域的货运量分配,为欠发达区域的物流系统规划和优化提供理论依据。

基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比

为了进一步提高我国货运量的预测准确性,文章基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型,引入注意力机制(Attention Mechanism)的组合预测模型,以对我国货运量进行时序预测。首先,利用卷积神经网络提取货运量数据变化特征。其次,将所提取的特征构成时间序列作为长短期记忆网络的输入。最后,通过注意力集中捕捉预测模型中经LSTM层输出的信息特征,划分权重比例,提取关键信息,实现货运量预测。结合全国月度货运量历史数据进行时序预测,然后与其他神经网络预测的各种评价指标进行对比,结果显示,CNN-LSTM-Attention模型预测误差小于其他模型,预测准确性相对较好。

苏州北站扩建后客运量预测与总体定位研究

长三角一体化发展是国家重大战略,苏州北站作为长三角地区的重要交通枢纽,承担着联系虹桥商务区、协同苏浙的重要作用,因此,必须推进苏州北站扩容建设。对苏州北站的客运量、交通设施规模、站房规模等进行计算和规划,并将苏州北站与国内外典型枢纽进行对比。结果表明,2050年后苏州北站铁路到发量为26.9万人次/日,占比达到47.81%,枢纽对外客流日集散量约56.27万人次/日,远期高峰小时发送量达1万人,属于特大型车站。扩建后,苏州北站铁路相关用房面积为10万m^(2),K建筑面积为20万m^(2),规模与国内外大型交通枢纽站台规模接近,年发送量较高。

小运量中低速磁浮车辆-轨道梁耦合振动研究

为研究中低速磁浮列车在小运量运用条件下衍生出来的复杂动态服役特性,本文结合现实工程项目需求,探究一种1400 mm轨距的小运量中低速磁浮列车在由单轨线路改造的轨道梁上运行时的耦合振动问题。基于模态综合法和刚柔耦合动力学理论,使用有限元软件ANSYS和多体动力学软件Universal Mechanism(UM),建立车辆动力学模型和轨道梁有限元模型,分别对系统进行自振特性分析,最终以UM作为系统的集成平台,完成小运量中低速磁浮车辆-轨道梁耦合动力学模型的建立。利用建立的模型对车辆-轨道梁系统的振动响应进行时域分析,对三编组列车在不同速度、不同载荷以及不同轨道桥梁跨度下的耦合振动进行分析,探究其影响规律。为中低速磁浮建设和拓展应用场景提供一定理论支撑。

我国中低运量城市轨道交通发展现状分析及相关对策建议

鉴于中低运量城市轨道交通具有制式选型灵活、功能定位多样等优势,其适度建设成为推动城市轨道交通健康、可持续发展的重要手段。为此,文章在概述中低运量城市轨道交通分类、功能定位、发展现状等的基础上,明晰构建多元化公共交通体系,完善交通运输结构,采用以大运量城市轨道交通为骨架、中低运量城市轨道交通强覆盖的多层次轨道交通系统解决方案是各城市加速城镇化进程的必由之路;然后,从城市融合、综合交通体系建设、运营效果3个层面着手,分析目前中低运量城市轨道交通发展存在的问题;最后,从规划引领、因地制宜、四化理念、合理定位4个角度提出相关对策建议,以期为促进我国中低运量城市轨道交通持续、理性、科学、健康发展提供参考和借鉴。