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一种航路扇区概率性交通需求预测方法被引量：3: 1; 作者田文张颖 +1 位作者代晓旭胡彬《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期196-201,共6页; 空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误... 展开更多; 关键词航空运输交通需求预测统计预测误差航路扇区概率性预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

高斯过程回归短时交通流预测方法被引量：22: 2; 作者康军段宗涛 +2 位作者唐蕾刘研王超《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期51-56,共6页; 已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预... 展开更多; 关键词智能交通短时交通流预测高斯过程回归短时交通流概率性预测方差估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

致密砂岩气藏高产富集带逐级深入的预测方法被引量：1: 3; 作者蒲勇《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期59-67,共9页; 元坝西部地区须四段上亚段气藏埋藏深,储层岩石类型主要为灰白色、浅灰色钙屑砂砾岩、钙屑砂岩,整体较致密,厚度薄,为低孔、低渗裂缝-孔隙型储层。多口井测试成果表明,具有一定厚度和孔隙较发育的钙屑砂砾岩、钙屑砂岩分布和裂缝发育共... 展开更多; 关键词致密砂岩岩性概率预测高产富集带须四上亚段元坝西部; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法被引量：1: 4; 作者敬海泉钟仁东 +1 位作者何旭辉王皓《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期221-228,共8页; 为保障大风场景下的高铁运行安全,针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警(LSTM-GMM-MELW)方法。首先,通过长短期记忆网络和高斯混合模型(LSTM-GMM)建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度,以此确定... 展开更多; 关键词高铁安全大风预警风速预测概率性预测长短期记忆网络高斯混合模型多级预警; 在线阅读下载PDF 职称材料

不要把股评说得一钱不值: 5; 作者邓为民《金融经济》 2000年第4期8-9,共2页; 关键词股市评论中国股票市场概率性预测股票价格市场行情; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种航路扇区概率性交通需求预测方法被引量：3: 1; 作者田文张颖代晓旭胡彬; 机构南京航空航天大学国家空管飞行流量管理技术重点实验室; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期196-201,共6页; 基金国家自然科学基金(71301074) 国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1333202) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(NJ20150029)~~; 文摘空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.; 关键词航空运输交通需求预测统计预测误差航路扇区概率性预测; Keywords air transportation traffic demand prediction prediction error statistics en-route sector probability prediction; 分类号 V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯过程回归短时交通流预测方法被引量：22: 2; 作者康军段宗涛唐蕾刘研王超; 机构长安大学信息工程学院陕西省道路交通智能检测与装备工程研究中心; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期51-56,共6页; 基金国家自然科学基金(61303041) 交通运输部基础研究项目(2014319812150) +4 种基金 2015GY002) 2013G1241119) 中央高校创新团队项目(310824153405); 文摘已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测.; 关键词智能交通短时交通流预测高斯过程回归短时交通流概率性预测方差估计; Keywords intelligent transportation short term traffic flow prediction Gaussian processes regression short term traffic flow probabilistic prediction variance evaluation; 分类号 U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名致密砂岩气藏高产富集带逐级深入的预测方法被引量：1: 3; 作者蒲勇; 机构中国石油化工股份有限公司勘探分公司西南石油大学地震地质勘探联合研究所; 出处《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期59-67,共9页; 文摘元坝西部地区须四段上亚段气藏埋藏深,储层岩石类型主要为灰白色、浅灰色钙屑砂砾岩、钙屑砂岩,整体较致密,厚度薄,为低孔、低渗裂缝-孔隙型储层。多口井测试成果表明,具有一定厚度和孔隙较发育的钙屑砂砾岩、钙屑砂岩分布和裂缝发育共同控制了天然气的高产富集带。针对须四上亚段气藏特点,根据钙屑砂砾岩岩石物理响应特征,按照逐级深入的预测思路,在叠前联合反演基础上,利用叠前反演弹性属性进行岩性概率统计学预测,得到有利的岩性分布区;以有利岩性区为约束,采用基于分频数据体的物性参数预测方法,得到有效储层厚度及分布范围;在叠前地震裂缝密度预测的基础上,综合岩性和物性参数,预测了须四上亚段气藏高产富集带分布区。; 关键词致密砂岩岩性概率预测高产富集带须四上亚段元坝西部; Keywords tight sandstone gas reservoirs lithologic probability statistical prediction abundant belts upper sub-member ofsegment Xu4 western Yuanba region; 分类号 TE122 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法被引量：1: 4; 作者敬海泉钟仁东何旭辉王皓; 机构中南大学土木工程学院中南大学高速铁路建造技术国家工程重点实验室中交建冀交高速公路投资发展有限公司; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期221-228,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(52078502,51925808,U1934209) 湖南省科技创新计划项目(2021RC3017) 河北省交通运输厅科技项目(TH1-202008)。; 文摘为保障大风场景下的高铁运行安全,针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警(LSTM-GMM-MELW)方法。首先,通过长短期记忆网络和高斯混合模型(LSTM-GMM)建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度,以此确定风速预测值的概率密度;然后,通过多级预警方法计算风速预测值落在高铁限速风速区间的概率值并结合实际情况设置不同阈值,当得到超出阈值的概率时输出阈值对应的预警等级;最后,采用预测区间的覆盖概率、平均宽度和覆盖宽度评价LSTM-GMM方法的概率性预测结果,而采用预警准确率评价多级预警方法的预警效果。依托平潭海峡公铁两用大桥29个风速样本进行实例分析,结果表明:95%置信度下的预测区间的覆盖概率为96%,平均宽度为1.51;第1、第2级别的预警准确率分别高于85%和93%,预警准确率达到100%的风速样本达14个,总体预警准确率高。该方法能有效避免风速在限速分界线附近波动时的误报。; 关键词高铁安全大风预警风速预测概率性预测长短期记忆网络高斯混合模型多级预警; Keywords High-speed railway security Gale early warning Wind speed prediction Probabilistic prediction Long short-term memory network Gaussian mixture model Multi-level early warning; 分类号 U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不要把股评说得一钱不值: 5; 作者邓为民; 出处《金融经济》 2000年第4期8-9,共2页; 关键词股市评论中国股票市场概率性预测股票价格市场行情; 分类号 F832.5 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种航路扇区概率性交通需求预测方法	田文张颖代晓旭胡彬	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	高斯过程回归短时交通流预测方法	康军段宗涛唐蕾刘研王超	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2015	22	在线阅读下载PDF 职称材料
3	致密砂岩气藏高产富集带逐级深入的预测方法	蒲勇	《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法	敬海泉钟仁东何旭辉王皓	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	不要把股评说得一钱不值	邓为民	《金融经济》	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料