设计规划学中的调查分析法11——预测模型(PredictionModel)

着重以预测模型为主,对预测的方法进行介绍,同时还以具体的绿地利用状态的调查为实例,对一个人来园的形式和利用设施的园路二个变数项,按不同年龄层次进行了利用者人数的预测。     

规划设计学中的调查分析法6

如果对数值较少的变数进行分析时,可以表示全部数值的分布。但是, 变数较多我的存在时,例如：一年中的公园日队量调查等通常利用把主上区间,并按各区间变数值的频率分布进行分析。本文将通过日游人量变动善的规律及特怀的分析,对 应用、操作等内容进行介绍。从而进一步掌握分布分析的作用和意义。     

规划设计学中的调查分析法4

当我们想了了解变数间存在着怎样一种变化规律和特征时，可以利用关数式进行分析。在这里，本文将通过关数式的概念、手法、种类、应用、操作方法等方面对关数式分析进行了具体的介绍，并且以住宅绿地的利用年龄层变数与利用频率变数为实例，对“来园形式”，“利用时间带”和“利用设施”进行探讨，从中掌握了利用者的年龄层分布特征及两变数之间的变化规律。     

规划设计学中的调查分析法7——排列（PREMUTATION）

形的展开是设计方法论中不可缺少的过程,而解决这一过程常用的方法有数的法则和由数的法则演变成的变异法则等。本文将着重以数的法则之一“排列”在形的展开中的应用为主题,对“排列”的概念,种类,实行选择的判断等方面进行介绍,并以北京日坛公园曲池胜春园为实例,按照形的开展三阶段,对展开的全过程进行了叙述。     

规划设计学中的调查分析法14—数量化I类

回归及重回归分析和预测，被广泛地应用于各个行业中。但是，有些相当于回归分析中的说明变数，不是数量数据，而是非数量数据，例如影响入园人数的因素有星期(平日、休日)、天气状况(晴天、阴天、雨雪天等)、季节{春、夏、秋、冬)等。这些因素因为不是“量”的数据，所以不能用回归或重回归等方法进行分析和预测，但这种情况在规划设计的调查中经常出现，所以数量化1类，可以帮助人们进行与回归分析和预测相同的分析，这是十分有效的一种分析方法。     

规划设计学中的调查分析法(13)--ISM模型

在应用AHP法时，首先碰到的问题是阶层构造，而解决这一问题最有效的方法之一是ISM模型。应用这个模型可以得到更为客观、合理的阶层构造，同时是保证AHP法高精度结果的基础，ISM模型是通过因素问的关系行列，可达行列及构造化行列达到阶层构造图形化的目的。并通过对ISM模型的计算过程，应用及留意点这3方面的记述，介绍ISM模型的全过程。     

规划设计学中的调查分析法3

光们在规划设计或是社会调查中，经常会碰到一个事物每个人的认识都会有所不同，例如：“对一个公园中的广场面积来说，有些利用者认为应该增加；有些利用者认为应该减少；也有些利用者认为应该维持现状。如果说：认为应该增加的利用者多于认为应用“减少”或“维持现状”的利用者时，是否可以判断为应该增加呢？在这个暑假我们需要利用本文介绍的“多重比较检定”来进行判断。     

城市供水水量预测模型研究及案例分析

从分析城市用水量的变化规律着手,给出了城市用水量预测的常用模型,并以此为基础分析了选择用水量预测模型时所需考虑的影响因素,然后以铜陵市日用水量预测为例,建立了三阶自回归预测模型,最后分析了铜陵节假日用水量预测模型,为供水系统管理的良好调度提供了数据依据。     

组合预测模型在公路客运量预测中的应用

综合了灰色模型和回归分析模型的特点,根据最优化原理建立了组合模型,并且结合潍坊市的客运量进行预测分析,达到了较好的预测效果,从而得出利用组合模型可以提高预测精度的结论。     

规划设计学中的调查分析法(12)--AHP法

规划设计的每一个过程，都涉及在几个选择案中，决定一个最合理的方案。但是，当这种”决定”无法在全部数量化的情况下进行比较分析时，采用AHP法是非常有效的方法之一。通过阶层图、一对比较法、重要度的决定、综合评价结果及整合度等计算过程，从较为模糊或不很明确的状况下，寻找出一个客观、合理的“方案“。并通过AHP法的计算过程、应用和注意点等几个方面的叙述，对此方法进行详细的介绍。     

规划设计学中的调查分析法8——主成份分析

在规划设计及调查分析过程中,涉及到的因素很多,这些因素一般互相之间都存在着共通的某些特性,而从这些因素或者称之为变数中寻找其共通的特性是调查分析过程中十分重要的问题,解决这类问题最为常见的方法是主成份分析。本文将通过主成份分析的概念,实例应用,处理操作过程,留意点等方面的介绍,对其分析的全过程进行叙述。     

创造建筑学、规划学、园林学交融的城市公共空间——兼议重庆21世纪城市公共空间规划设计

１城市的本质是城市公共空间城市是什么？美国社会学建筑师克里斯托弗·亚历山大说：城市是包容生活的容器,能为其内在复合交错的生活服务。城市不是徒有其形的物质实体,而是人类生活的载体,并为人的不同活动提供各类适宜的场所,这些场所不是别的,就是城市的空间。城市空间包括建筑空间和城市公共空间。建筑空间只是如住宅这样的生存空间,满足人的最低层次的生存需要,而城市公共空间才是城市的精华和本质,是人的生命空间,是具有蓬勃个性的生长空间,满足人与自然和社会交流的高层次需要。如果说建筑空间是生活的容器,那么城市公共…     

2009-2018年中美消防员殉职人数的一元线性回归预测模型的建立

文章基于2009-2018年中美消防员殉职人数的统计数据,采用一元线性回归分析,根据自变量时间顺序和因变量殉职人数来确定变量之间的因果关系,进而建立一元线性回归模型,然后根据所建立的回归直线模型对以后的殉职人数趋势进行预测.     

基于时间序列分析的滑坡位移预测模型研究

 结合滑坡位移监测数据,从分析滑坡位移演变规律的角度出发,将滑坡位移分解为受其自身基础地质条件控制的趋势项位移以及由外界因素如降雨、库水位变动等影响的周期项位移,应用时间序列分析方法建立滑坡位移预报模型。采用二次移动平均法分离滑坡位移的趋势项和周期项,在此基础上分别采用GM(1,1)灰色模型和自回归AR模型分别对滑坡趋势项位移和周期项位移进行预测,将计算得到的各分项位移预测值叠加即得到总位移预测值。以三峡库区八字门滑坡位移为例,分析对比实测与预测位移–时间曲线之间的关系。计算结果能够较好地体现出滑坡在外界诱发因素作用下位移的发展变化趋势,说明所建滑坡位移预测预报模型效果较好,在滑坡位移预测中是有效可行的。     

可拓学在滑坡预测中的应用

边坡是一个复杂、开放的系统,因此,边坡滑动时间预测在工程中显得较为困难。目前有多种预测滑坡滑动时间的方法,由于在解决风险的不确定性方面存在一定的局限性,所以不能准确的预测破坏的时间,选择一种更真实的反映边坡滑动时间的预测方法成为预测其破坏的关键。可拓学[1]的发展为预测滑坡滑动时间提供了新的思路和方法,物元模型将边坡的不确定因素很好地形式化表达出来,文章通过对实例的分析来体现可拓物元分析理论在工程应用中的优越性。     

回归分析在交通生成预测中的应用

运用数理统计中的回归分析方法,对交通生成量预测进行了研究。利用回归分析的基本原理和检验方法,结合某城市12个小区的实际交通数据进行了实证研究,结果表明该方法可以用于交通生成量预测。     

自回归法在时间序列预测中的应用

1.自回归法进行时间序列预测的理论当一个要素(变量)按时间顺序排列的观测值之间具有依赖关系或自相关性时,建立该要素(变量)的自回归模型,并由此对其发展变化趋势进行预测,这就是自回归法。用自回归法进行时间序列预测主要是先判断时间序列的自相关性,然后建立该时间序列的自回归预测模型,进行预测。自相关性是建立自回归模型的基础,只有具有显著的自相关性的时间序列才可以建立自回归模型。     

公共场所重大火灾回归神经网络组合预测模型

针对公共场所突发重大火灾影响因素的不确定性和非线性特征,而单一预测模型难以全面体现火灾影响因素及发生规律,为了实现公共场所突发火灾的准确预测,根据组合预测理论,结合多项式回归原理和神经网络理论,构建了最优权回归神经网络组合预测模型。采用数值分析工具Matlab,并根据1991-2006年间中国公共场所突发重大火灾统计资料,预测了未来2年内公共场所重大火灾发生情况。结果表明,神经网络模型和组合预测模型具有较高的预测精度,预测效果更优于其他方法,为实现火灾准确预测提供了新的途径。     

规划设计学中的调查分析法18--时系列分析

一般在做规划时,对人口的变动及未来的预测是不可缺少的,特别是风景名胜区规划.除回归分析外,时系列分析可以清楚地表达这种倾向线的趋势,现以十渡风景名胜区人口、户数的统计结果作为应用说明的基础数据,详细阐述时系列分析数据的种类和构造,以及诸方法的概念和计算过程.     

基于SVR空调负荷预测模型的参数优化研究

基于数据驱动的负荷预测模型在既有建筑运行阶段的准确性和可靠性受到人们越来越广泛的认可.特别是支持向量回归机(SVR)算法,基于统计学习理论和结构风险最小化原则克服了小样本学习困难、维数灾难等缺陷,在准确有效地解决复杂工程问题方面展现出巨大潜力,越来越深入地应用于暖通空调负荷预测领域.但在实际建模过程中,SVR算法对应的...