電梯交通流量估算 一、甲級辦公樓電梯的配置要求： 1、每臺電梯（1000kg/臺）的服務辦公面積不超過5000m2。 2、平均候梯時間不超過40s。 3、電梯的5min運載能力在11%~15%之間。 二、本工程甲辦公樓電梯的配置估算： 1、計算建筑物的總人數:（辦公樓：8-12平方米/人） 本工程辦公樓層總人數： 低區（4f~21f）：1500x75%x18/10=2025 高區（22f-38f）：1500x75%x17/10=1912 2、每臺電梯預計停站數f： 方案一：低區：1f、4f~21f；高區：1f、22f~38f； 方案二：低區：b3~21f；高區：b3~3f、22f~38f； 3、確定電梯總行程h： 方案一：低區h1=83.4m，高區h2=152.8m 方案二：低區h1=95.9m，高區h2=165.3m 4、確

鄭州市為了完善基礎設施整體的服務功能,建造了第一條軌道交通線.該線路全程長達41.4公里,為緩解該城市的交通壓力做出了巨大的貢獻.這條軌道線的所有站點分布多,整項工程的投資數額巨大,需要對未來不同站點客流量的多少做出必要地分析,以確保后期工程的運營成本能夠控制在一定的范圍內.做好客流時間序列分析與預測的相關工作,需要明確具體的研究內容,保證最終結果的科學準確性.

對2014年鄭州市軌道交通1號線的日客流量和周客流量分別進行了時間序列分析,同時,對天氣和氣溫變化對客流量的影響進行了顯著性分析,進一步,采用自回歸求和移動平均模型（arima）對日客流量和周客流量進行了預測.計算結果表明,天氣和氣溫變化對客流量沒有顯著性影響,預測結果與實際客流基本一致.

對2014年鄭州市軌道交通1號線的日客流量和周客流量分別進行了時間序列分析,同時,對天氣和氣溫變化對客流量的影響進行了顯著性分析,進一步,采用自回歸求和移動平均模型（arima）對日客流量和周客流量進行了預測.計算結果表明,天氣和氣溫變化對客流量沒有顯著性影響,預測結果與實際客流基本一致.

隨著全球金融危機、生態環境惡化與能源資源枯竭等問題的加劇,大力研究和利用電動汽車相關技術促進產業發展已成為世界汽車工業競爭的一個新焦點。本文首先利用時間序列預測美國未來gdp增長率變化,在此基礎上用彈性系數預測法對特斯拉未來銷量進行預測,得知在本世紀中葉特斯拉銷量占汽車總銷量的95%以上。接著用指數平滑法來預測未來充電站需求。其次分析了美國完全電動化所需充電站的數量以及在農村、郊區和城市間的分配,進一步得知美國現有充電站數量分配基本合理,但達到需求值還需要較長時間的發展。

對各種城市軌道交通客流預測方法進行分析和比較,指出進行短期城軌客流預測的必要性。支持向量回歸方法作為以結構風險最小化原理為理論基礎的學習算法,可應用于軌道交通客流量預測。構建了城市軌道交通客流的預測模型,與bp神經網絡預測方法進行了比照試驗。

（交通運輸）電梯交通流量 分析的計算步驟 （交通運輸）電梯交通流量 分析的計算步驟 電梯交通流量分析的計算步驟 第壹步，估算建筑物的總人數 辦公樓：8-12平方米/人；住宅樓：3.5人/戶；醫院住院大樓：3人/床；賓館： 1人/床（高檔賓館0.8人/床）；學校：0.8-1.2平方米/人。 第二步，確定電梯的數量 住宅樓：50戶/臺；出租辦公樓：2800-3400平方米/臺；x公司專用樓：2000-2600 平方米/臺；賓館：100個房間/臺。 第三步，確定電梯的服務方式 電梯的操縱控制方式有集選控制，且聯控制，群控。目前，單梯壹般采用微機集 選控制，2-3臺電梯采用且聯，更多電梯時采用群控。 在電梯的操縱控制方面，壹些標準的或可選的功能配置在特定的場合下有利用于 提高電梯的輸效率。電梯在線有專文介紹電梯的功能配置。 第四步，確定電梯載重量 對

介紹了支持向量機回歸原理,建立了某高層建筑變形的時間序列預測模型,并采用網格搜索法對模型參數進行選擇,保證模型的泛化能力。實驗結果證明,和bp神經網絡相比,支持向量機有更好的預測精度。

時間序列分析是動態數據分析的重要方法,在多學科領域中得到廣泛的研究和運用。研究時間序列分析在城市軌道交通自動售檢票系統數據分析中的應用方法,并結合某線路afc系統的歷史沉淀數據,給出兩個完整的時間序列分析案例,其分析方法能夠為afc運營管理提供有效決策的手段。

隨著智能交通的發展,實時動態交通分配成為當前研究熱門問題。短時交通流預測是實時動態交通分配的關鍵技術之一,在當今交通控制以及車輛導航中具有不可替代的地位。通過對交通流數據進行分析,得出交通系統具有耗散系統特性,并且存在混沌。在此基礎上,運用混沌理論對交通流數據進行相空間重構,并用多元局域預測法對時間序列進行預測。通過分析預測數據,得出基于混沌理論的短時交通流量預測在2～5min內具有較高的預測精度。

為了提高城市短時交通流預測的精度,對城市的短時交通流數據進行混沌時間序列分析,并對交通流時間序列數據進行相空間重構。通過對混沌時間序列預測方法的研究,提出短時交通流加權一階局域多步預測方法。對實測短時交通流量預測結果,驗證該多步預測模型的預測精度明顯高于一步預測模型。

將組合預測方法用于巖土工程位移時間序列預測.結合實際觀測數據,分別建立位移時間序列預測的gm(1,1)模型、verhulst模型和趨勢曲線模型.采用極小誤差法確定各單一模型的權重,建立組合預測模型.應用表明,組合預測的精度高,為巖土工程位移預測提供了一種實用、可靠的方法.

時間序列分析是一種動態的數據處理方法,廣泛應用于數據處理中.變形監測是一種延續性的數據收集過程,本文通過介紹時間序列分析方法,驗證其在建筑物沉降監測中的適用性.變形監測的最終目的是為了預測,保證工程的安全進行.針對預測步長越長精度越低的問題,進一步地,在獲取新數據之后,利用原預測值進行修正預測,在盡量少的增加工作量的基礎上,充分利用新獲得數據較好的提高了預測精度.

簡要介紹了時間序列分析的基本原理、方法及其模型的建立,通過路基沉降監測實例對模型進行了檢驗,并對路基沉降趨勢進行了預報。預報值與實測值的比較結果表明:時間序列模型具有較高的擬合精度和預報的可靠度,可用于描述路基沉降變化規律。

針對神經網絡用于基坑變形預測存在結構難確定、訓練易陷入局部最優及易過學習等問題,構造滾動時間窗,以已有的實測時間序列為樣本,利用最小二乘支持向量機(ls-svm)建立基坑預測模型,應用網格搜索算法優化模型參數,連續滾動地多步預測基坑變形。實例結果表明,該模型預測效果優于bp神經網絡,具有所需數據少、推廣能力強等優點。

以工程量清單計價模式為基礎,提出時間序列預測工程造價方法。在分析介紹時間序列檢驗、建模和預測原理的基礎上,以鋼材價格為對象進行時間序列分析。提取鋼材價格趨勢項,對價格殘差項進行時間序列建模,獲得鋼材價格模型。對鋼材價格進行預測分析,獲得了2011年第一季度鋼材價格,與實際價格對比分析發現預測價格誤差在5%以內,預測值可以用于建筑工程造價預測中。以工程量清單計價模式為基礎的時間序列預測方法,在建筑工程造價中可以得到廣泛應用。

針對電梯群控調度中的交通流模式識別問題,提出了一種基于多值分類支持向量機的電梯交通流模式識別方法.文中介紹了電梯交通流模式識別的設計流程,并建立了相應的電梯交通流模式識別器.結果表明,基于支持向量機的交通流模式識別方法能夠較準確地辨識出各種交通流模式.通過對比試驗,證明了該算法的識別準確率優于人工神經網絡算法,體現出較好的泛化能力,具有一定的實用價值.

針對交通事故發生的特點,探討了灰色系統和時間序列模型在道路交通事故預測中的具體應用,在介紹分析道路交通事故灰色性的基礎上,建立了基于灰色預測理論的交通事故預測模型,并用其分別對道路交通事故的死亡人數、交通事故量進行了預測,其結果是可信的.

工程造價管理關系著項目竣工收益,為了更好地控制項目收益額度,必須堅持造價預測與管理一體化發展."時間序列"是建筑工程控制的新思想,按照工程規劃改革建設實施綜合控制,有助于提高造價控制水平.據此,本文對建筑工程造價管理展開相關探討.

隨著我國社會主義現代化市場經濟的發展.建筑業在國民經濟發展中的貢獻量在不斷提高.基于建筑業的重要發展地位,以及其所面臨的激烈的市場競爭,建筑業的主要工程項目即建筑工程有必要在建設的過程中基于時間序列對工程造價進行預測分析,以此提出積極的改進措施對于提高具體建筑企業的市場競爭力有著非常重要的作用.

城市軌道交通系統以其運量大、路權等級高等優勢成為大中城市解決擁堵問題的現代化發展標志。城市軌道交通客流預測結果是其運維管理以及資源預配的重要決策指標,客流的不確定性給交通決策管理造成巨大困惑。本文以重慶城市軌道交通運營數據為分析基礎,引入基于時間序列的arima-sv(stochasticvolatility)模型,針對客流不確定性機理進行探索和可靠性評估,從而為客流精確預測提供理論模型和方法。

我國建筑業增加值時間序列的混沌預測