基于最优汇集时间间隔的城市间断交通流预测

针对城市交通流受信号控制的影响而呈现出间断性、周期性和随机性的特点,提出基于最优汇集时间间隔的城市间断交流预测方法.该方法首先基于傅里叶变换和自相关分析获取城市间断交通流的信号控制周期,再利用交叉验证均方差模型确定最优汇集时间间隔与信号周期的关系,在此基础上提出融合贝叶斯神经网络和深度学习模型的LSTM-BConv预测模型.基于实测数据的实验结果表明:1)基于最优汇集时间间隔统计交通流数据能有效提升城市间断交通流预测模型的预测精度;2)城市间断交通流数据的最优汇集时间间隔为交通信号控制周期的倍数;3)对比试验结果表明,LSTM-BConv预测模型优于常见的预测模型,平均绝对百分比误差提升了4.57%.预测结果可以为信号控制方案的优化提供参考依据.

城市道路交通流监测数据最优汇集时间间隔分析

针对传统的交叉验证均方差模型在确定交通流监测数据最优汇集时间间隔研究方面存在的不足,以交通流量、时间平均速度、占有率等3个交通流基本参数来表征城市道路交通流运行状态.在传统的交通状态交叉验证均方差估计方法的基础上,提出了一种改进的基于交通状态矢量的交叉验证均方差模型,以估计不同汇集时间间隔时交通流监测数据的波动性.然后,构建了基于交通状态矢量的均差值假设检验,并采用t检验方法寻找交叉验证均方差值变化的拐点,以确定交通流监测数据的最优汇集时间间隔.以昆山市城市道路车辆检测器实际采集的交通流数据为例,对不同等级城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔进行了量化分析.结果表明,在实际应用中,城市道路交通流监测数据的最优汇集时间间隔可以选取为5 min.

管好用好房改资金

管好用好房改资金１９９３年，我们对宝鸡市房改三项资金（住房保证金、公积金、公房租金）的存储、管理、使用情况，进行了审计调查，发现一些急待解决的问题：一、住房资金控制措施不力，核算办法落后。目前实行的住房资金控制及核算办法，是以银行送交的各单位填制的缴...