含非参数趋势的残差MA模型的预测方法

为了探寻具有非参数趋势的残差移动平均模型的较为合适的预测方法,考虑了基于多项式样条的三种方法:非外推法、线性外推法和非线性外推法.模拟结果表明,线性外推法和非线性外推法拟合的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)相等且最小,线性外推法预测的MSE和MAE最小.此外,还对分行业增加值构成-金融业增加值进行了拟合和预测的实证分析,得到了与模拟算例相似的结果.这说明线性外推法是一种较好的预测方法.

基于组合模型的地铁车站行人疏散仿真优化研究

为提高疏散情况下地铁车站内行人运动行为仿真的准确性与高效性,提出采用社会力模型中的行人间排斥力、出口吸引力和障碍物排斥力理论,优化元胞自动机(CA)模型环境,构建基于组合模型的行人疏散仿真模型;采用移动残差计算法,优化元胞在网格中的移动规则;最后通过仿真试验标定行人疏散路径决策参数(静态吸引场参数、障碍物排斥场参数、力场耦合参数)。结果表明:基于组合模型的行人疏散仿真模型能够依据不同行人速度变更的移动规则,模拟出行人受障碍物、其他行人影响作用下的行人流动情况,更真实地反映疏散情况下行人流动情况,提高城市轨道交通运营安全决策水平。