本文關(guān)鍵詞：基于灰色理論與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客運(yùn)量預(yù)測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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1)  passenger flow traffic

客運(yùn)流量

2)  spring festival transportation passenger flow

春運(yùn)客流

1.

In this paper, an analysis and countermeasure research spring festival transportation passenger flow in Nanchang passenger depot is presented.

對春運(yùn)客流進(jìn)行分析和研究是社會(huì)主義市場的客觀要求。

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3)  passenger traffic volume

客運(yùn)量

1.

Prediction of Passenger Traffic Volume Based on Grnn and Grey Theory;

基于灰色理論與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客運(yùn)量預(yù)測模型研究

2.

Forecasting passenger traffic volume is very important for making correct development plan of railway passenger transportation.

　預(yù)測客運(yùn)量對正確制定鐵路旅客運(yùn)輸發(fā)展規(guī)劃極為重要,由于客運(yùn)量的變化受多種因素影響,用線性預(yù)測方法的結(jié)果不準(zhǔn)確。

3.

With the rail transit network taking shape gradually,the transfer convenience between rail transit and other transport tools becomes the key element affecting rail transit passenger traffic volume.

隨著軌道網(wǎng)絡(luò)的逐步成型,軌道與其他方式之間的換乘方便程度成為影響軌道客運(yùn)量規(guī)模的關(guān)鍵因素。

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4)  passenger transport volume

客運(yùn)量

1.

Two of the factors which influence the passenger transport volume should be analysed and taken into special consideration.

針對傳統(tǒng)客運(yùn)量預(yù)測方法存在的不足,在對高速公路客流特性作充分分析的基礎(chǔ)上,提出了在影響區(qū)內(nèi)按運(yùn)輸工具劃分不同出行方式,給出了各出行方式客流分擔(dān)率的計(jì)算方法和實(shí)例。

2.

By means of many kinds of mathematical model,this paper analyses the time-order data of Chinese highway passenger volume from 1987 to 1996,and optimizes the forecasting results with MAPE,then sets off middle period forecast of highway passenger transport volume with the given optimum model.

采用多種數(shù)學(xué)模型,對我國1987—1996年公路客運(yùn)量時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,用平均絕對百分誤差(MAPE)擇優(yōu)篩選出的最優(yōu)模型對本世紀(jì)末我國公路客運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測。

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5)  Passenger capacity

客運(yùn)量

1.

Provide decision making basis for urban public traffic by analyzing the present status and tendency of distribution ratio of various trip mode(including by trolleybus) or public transport,predict the future passenger capacity by using ANN model.

通過對運(yùn)輸部門服務(wù)區(qū)域內(nèi)不同出行方式(包括乘用公共電車)或乘行方式分布比率的已有狀態(tài)及其動(dòng)向的分析,利用ANN模型預(yù)測未來某一時(shí)期的客運(yùn)量,為城市公共交通規(guī)劃提供決策依據(jù)。

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6)  Passenger volume

客運(yùn)量

1.

SVM-based prediction of railway passenger volume;

基于支持向量機(jī)的鐵路客運(yùn)量預(yù)測

2.

Prediction methods of highway passenger volume;

公路客運(yùn)量預(yù)測方法的比較

3.

To improve the accuracy on forecast of railway passenger volume,a non-linear forecast method,multi-feed-forward neural network,is adopted asforecasting model.

為提高鐵路客運(yùn)量的預(yù)測精度,應(yīng)用一種非線性預(yù)測方法:多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鐵路客運(yùn)量預(yù)測模型。

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補(bǔ)充資料：理想流量計(jì)試探與流量儀表的選用

理想流量計(jì)試探
　　
　　1．檢測件無阻礙物；
　　2．檢測件可夾裝在管道外部，可隨意移動(dòng)在任何地點(diǎn)測量而無須截?cái)喙艿琅c流體；
　　3．儀表的流量計(jì)算方程簡單明確，可外推到未知領(lǐng)域而無須實(shí)流校驗(yàn)；
　　4．頻率脈沖輸出信號，數(shù)字式儀表，便于遠(yuǎn)傳抗干擾及與計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)；
　　5．儀表輸出信號不受流體介質(zhì)物性的影響；
　　6．儀表輸出信號不受流體流動(dòng)特性的影響；
　　7．儀表復(fù)現(xiàn)性高；
　　8．儀表范圍度寬，線性好；
　　9．儀表可靠性高，價(jià)格適宜，維修技術(shù)不復(fù)雜；
　　10.無須個(gè)別實(shí)流校驗(yàn)，或只須“干�！�，或在一、二種介質(zhì)中校驗(yàn)可推廣到各種介質(zhì)；
　　11.檢測件輸出信號直接反映質(zhì)量流量。

　　可以說至今并沒有出現(xiàn)上述的理想流量計(jì)，所有流量計(jì)都多少具備一些上述條件，只不過有的多些，有的少些。所有流量計(jì)制造廠試制新產(chǎn)品都力圖能更多地具備上述條件。


流量儀表的選用
　　
　 　流量儀表的選型對儀表能否成功使用往往起著很重要的作用，由于被測對象的復(fù)雜狀況以及儀表品種繁多，產(chǎn)品質(zhì)量難以掌握等情況，使得儀表的選型感到困難。沒有一種十全十美的流量計(jì)，各類儀表都有各自的特點(diǎn)，選型的目的就是在眾多的品種中揚(yáng)長避短，選擇自己最合適的儀表。

　 　一般選型可以從五個(gè)方面進(jìn)行考慮，這五個(gè)方面為儀表性能方面、流體特性方面、安裝條件方面、環(huán)境條件方面和經(jīng)濟(jì)因素方面。五個(gè)方面的詳細(xì)因素如下： 　

　　1.儀表性能方面

　　準(zhǔn)確度、重復(fù)性、線性度、范圍度、流量范圍、信號輸出特性、響應(yīng)時(shí)間、壓力損失等；

　　2.流體特性方面

　　流體、溫度、壓力、密度、粘度、化學(xué)腐蝕、磨蝕性、結(jié)垢、堵塞、混相、相變、電導(dǎo)率、聲速、導(dǎo)熱系數(shù)、比熱容，等熵指數(shù)；

　　3.安裝條件方面

　　管道布置方向，流動(dòng)方向，，檢測件上下游側(cè)直管段長度、管道口徑、維修空間、電源、接地、輔助設(shè)備（過濾器、消氣器）、安裝、脈動(dòng)等；

　　4.環(huán)境條件方面

　　環(huán)境溫度、濕度、電磁干擾、安全性、防爆、管道振動(dòng)等；

　　5.經(jīng)濟(jì)因素方面

　　儀表購置費(fèi)、安裝費(fèi)、運(yùn)行費(fèi)、校驗(yàn)費(fèi)、維修費(fèi)、儀表使用壽命、備品備件等。


　　儀表選型的步驟如下：

　　1. 依據(jù)流體種類及五個(gè)方面考慮因素初選可用儀表類型(要有幾類型以便進(jìn)行選擇);
　　2. 對初選類型進(jìn)行資料及價(jià)格信息的收集,為深入的分析比較準(zhǔn)備條件;
　　3. 采用淘汰法逐步集中到1-2種類型,對五個(gè)方面因素要反復(fù)比較分析最終確定預(yù)選目標(biāo)。

說明：補(bǔ)充資料僅用于學(xué)習(xí)參考，請勿用于其它任何用途。

  本文關(guān)鍵詞：基于灰色理論與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客運(yùn)量預(yù)測模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。