指数平滑法在公交运行时间预测中的应用

运用概率论与数理统计中的指数平滑法,本文对公交车运行时间问题进行了研究。利用指数平滑法的基本原理和检验方法,结合采集到的长春市公交306路的运行时间数据进行了实证研究,结果表明该方法可以用于公交车运行时间的预测。     

管理会计教学中指数平滑预测法α取值优化探讨

本文通过比较不同的销售预测方法,指出指数平滑法进行销售预测的优点,并且说明指数平滑法中平滑系数的大小对预测值有较大影响,重点探讨了在一次指数平滑法中如何采用改进的试算法对平滑系数α进行优化,提高预测的准确性。     

城市供水量的预测模型研究

本文以沈阳市Ｍ水厂的月供水量预测为背景，阐明了预处理建模数据序列的必要性，并提出一种新的供水量预测方法，即一次累加－指数平滑法，在简介了一次累加－指数平滑模型和自适应过滤模型的基本原理之后，进行了实例计算与分析．研究结果表明，一次累加－指数平滑法和自适应过滤法可分别作为月供水量的短期和长期预测模型，两者的预测误差均不超过０．６９万吨．     

指数平滑法中平滑系数的选择研究

在理论与实例分析的基础上,分析了用指数平滑法选择平滑系数的不足,提出了指数平滑法在修匀数据和用于预测时的选择思路及方法.平滑系数的取值大小对结果的准确性具有重要作用,当指数平滑法应用于修匀数据时,平滑系数应取得小一些;而当其应用于预测时,则应取得大一些,这样可有效地增加结果的准确性.     

城市日用水量预测模型比较研究

目的 为保障预测结果准确可靠,建立精度高、可靠性强的城市日用水量模型.方法 应用单指数平滑法、灰色方法与BP神经网络方法,分别建立相应日用水量预测模型,并以哈尔滨市的日用水量数据为原始数据进行了实际预测.结果 单指数平滑法与BP神经网络模型预测精度较高.用灰色模型预测,所得数值呈递减趋势,其预测精度最低.结论 BP网络预测模型是最有效的日用水量预测模型.如果日用水量变化不大,还可采用单指数平滑法预测日用水量.     

基于商品房价格走势分析及预测上的定价方法探讨

对中房指数系统进行数量上的研究，找出近年来我国商品房价格 走势变动的规律，并运用指数平滑法对未来价格指数进行预测。研究目前普遍使用的定价方法，在此基础上，提出了结合三种常用定价方法和价格走势预测的综合定价策略，并加以应用。     

中国自主品牌汽车市场的现状及销量预测

在分析我国自主品牌汽车发展现状的基础上,基于SPSS曲线预测和平滑指数法,对自主品牌汽车销量进行了预测研究.研究结果表明,采用三次曲线法可以比较有效地预测我国自主品牌汽车的销量,为汽车行业发展的预测研究提供了一种比较可行的方法.     

基于蒙特卡洛算法的能源供给量不确定性预测分析

能源在我国社会经济发展中举足轻重,近年来我国出现了能源紧缺的情况。本文着眼于能源供给量的预测,采用二次指数平滑法,并引入不确定性分析思想,以蒙特卡洛算法为基础,对能源供给量进行不确定性预测。在二次指数平滑法中,通过试验确定出最优的平滑系数。最后以重庆市1997qOll年的能源供给量为计算样本,预测2012--2020年的能源供给量,对能源供给量实现概率化的预测和分析,并对确定性预测和不确定预测结果进行了比较,结果显示了本方法对于实际工作的有效性和应用价值。     

基于改进指数平滑法和马尔科夫模型的风速预测研究

针对传统指数平滑法在风速预测中的不足,搭建基于改进指数平滑法和马尔科夫修正模型的风速组合预测模型。通过梯度优化法快速追踪最优平滑系数α,加快计算效率和提高预测精度;利用马尔科夫模型修正残差,进一步增加预测精度。实验结果表明,该模型在计算效率上,比动态遍历指数平滑法提高近80%;而在预测精度上,比传统指数平滑法和灰色预测法分别提高了27%和32%。该模型对于风速的预测是准确、有效的,具有一定的实用价值。     

一种利用0.618优选法优化平滑系数的方法

本文解决了利用0.168优选法优化平滑系数的问题,使指数平滑法的预测精度和可靠性得到较大的提高,是一种切实可行的方法。     

我国交通事故死亡人数的组合测度及关联性分析

为了提高对交通事故的预测精度,在4种单项方法(多元线性回归、Brown指数平滑法、Holt指数平滑法、GM(1,n))的基础上,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对我国1997—2016年的交通事故死亡人数进行预测的结果表明,本文提出的组合预测模型优于各单项方法,是一种优性组合预测模型.采用VAR模型分别对等级公路里程、国民总收入、机动车驾驶员人数与交通事故死亡人数间的关系进行脉冲响应研究表明,国民总收入对交通事故死亡人数具有抑制作用,而等级公路里程与机动车驾驶     

一种网络流量预测算法的研究与实现

网络流量预测是网络QoS管理的一个重要部分,较好的流量预测效果,能有效地提高网络QoS管理的工作效率,提高网络带宽的利用率,所以高效的网络流量预测是非常必要的.本文是在现有的小型专用网络中,根据指数平滑预测模型,提出一种改进的指数平滑预测法,对收集到的实际网络流量数据在小时间片内进行预测,从而达到对网络流量的控制,提高了网络服务的质量.     

Route Temporal-Spatial Information Based Residual Neural Networks for Bus Arrival Time Prediction

基于线路时空信息的残差神经网络预测公交到达时间

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杨超，茹小磊，胡斌*

（同济大学 交通工程学院 道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804）

中文说明：

公交到站时间预测有助于提高公共交通的服务质量。如果能提前知道准确的公交到达时间，乘客就可以有效地安排出发时间。本文提出一种机器学习方法，RTSI-ResNet模型，来预测公交到达目标车站的时间。利用残差神经网络框架对公交线路时空信息进行建模。研究发现，两站点之间路段的公交行程时间不仅与同路段前一班次公交行程时间存在相关性，而且与临近的上下游路段的公交出行时间也存在共同的变化趋势。从包含目标路段的正反方向公交路线中提取公交出行时间和车头时距两个特征，构成公交路线时空信息，综合反映道路交通状况。对深圳公共交通系统10号公交线路的轨迹数据进行实验，结果表明本文提出的RTSI-ResNet模型优于其他著名的方法(如RNN/LSTM、SVM等)。特别地，当公交车与目标车站的距离越远时，预测精度的优势越明显。

关键词：公交到达时间预测; 线路时空信息; 残差神经网络; 递归神经网络; 公交轨迹数据

     

Support Vector Regression for Bus Travel Time Prediction Using Wavelet Transform

In order to accurately predict bus travel time, a hybrid model based on combining wavelet transform technique with support vector regression(WT-SVR) model is employed. In this model, wavelet decomposition is used to extract important information of data at different levels and enhances the forecasting ability of the model. After wavelet transform different components are forecasted by their corresponding SVR predictors. The final prediction result is obtained by the summation of the predicted results for each component. The proposed hybrid model is examined by the data of bus route No.550 in Nanjing, China. The performance of WT-SVR model is evaluated by mean absolute error(MAE), mean absolute percent error(MAPE) and relative mean square error(RMSE), and also compared to regular SVR and ANN models. The results show that the prediction method based on wavelet transform and SVR has better tracking ability and dynamic behavior than regular SVR and ANN models. The forecasting performance is remarkably improved to obtain within 6% MAPE for testing section Ⅰ and 8% MAPE for testing section Ⅱ, which proves that the suggested approach is feasible and applicable in bus travel time prediction.     

建筑工程施工项目成本预测方法研究

在分析各种施工项目成本预测方法优缺点的基础上,结合施工项目成本的特点,建立了利用工程造价指数修正的指数平滑成本预测模型,并将其与灰色预测模型相结合,提出了最优化成本组合预测模型.     

基于智能优化的分布式网络流量预测方法

网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率。针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法。该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率。仿真实验表明：相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度。     

传送网运行有效性评价模型

定义了以实时网络运行质量为考察对象的运行有效性概念。通过分析运行时刻失效、全体电路集之间的关系,提出了基于电路业务、面向运行时刻,以及综合考虑影响评价因素的运行有效性评价指标——业务中断指数。从而使运行质量被量化为0~100之间的数字;同时离散时刻的指数在时间轴上延伸形成运行有效性曲线,该曲线直观地表达了网络的运行状况。     

轨道交通系统接运公交线路生成的启发式算法

为探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,兼顾乘客和公交运营企业的利益,提出了一种启发式算法。算法以乘客延误最小化和公交线路行驶时间最短为基础,给出了接运公交线路的具体生成示例。以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,将生成方案与遗传算法进行了对比。结果表明：提出的启发式算法比遗传算法更加...     

指数平滑法在科技成果转化率预测中的应用

根据沈阳市1991年至1998年获奖科技成果转化情况的调查资料，采用统计分析，利用二次指数平滑法建立科技成果转化率的趋势模型，用于对今后若干年我市科技成果转化率区间预测,并给出了预测的可靠性。