神经网络技术在客流量预测上的应用研究

以湛江至海口航线为例，介绍了应用神经网络技术预测客流量的方法．预测检验结果表明，BP网络的预测精度很高．是解决诸如客流量预测这类高度非线性问题行之有效的方法．

基于多船舶技术下的交通客流调度数学模型优化

在多船舶下进行交通客流调度是一个非线性的多目标规划问题,采用传统的线性调度模型会出现稳态误差。提出一种基于拟线性双曲反演控制的多船舶技术下的交通客流调度数学模型,构建多船舶技术下的交通客流调度的控制约束参量模型,采用Riccati拟线性双曲微分方程进行交通客流调度的数学建模,在渐进稳定约束泛函下进行调度模型的最优解向量分析,采用稳态补偿和自适应反演积分调控方法进行全局稳定性收敛控制,实现交通客流调度优化。仿真实验表明,采用该模型进行多船舶技术下的交通客流调度,能提高客流运输量,调度模型的全局稳定性较好,全过程自适应能力较强。

新的组合模型及在港口客流量预测上的应用

应用时间序列分析及灰色系统的有关理论提出了一种新的组合模型 ,并用这一模型对大连港的客流量进行了预测 .

基于动态客流的城市轨道交通牵引能耗测算

节能是轨道交通可持续发展的重要目标,对牵引能耗的准确测算有助于探索节约能源。分析列车与牵引能耗的线性关系和动态客流在不同时区段的特征,并引入关键系数单耗指标,以此建立了一种地铁列车牵引能耗测算模型,该模型更加贴合线路特征和客流动态特征,大大降低了测算误差,与现有的预测方法比误差更小。通过研究不同时区段的单位能耗可以为既有线路的能耗估算和新线的规划设计提供了参考。

2020年前世界海上旅游人口预测

英国的独立调查公司海运咨询公司（OSC）发表了题为“世界海上旅游业2020年”的最新的动向预测结果。现将概要介绍如下。