孙湘海
- 作品数：13 被引量：88H指数：6
- 供职机构：长沙理工大学交通运输学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 中国交通运输业发展的实证研究被引量：4
- 2007年
- 采用协整和误差纠正模型与方法,对中国改革开放20多年来交通运输发展与一些相关影响因素之间的关系进行实证研究。结果表明:旅客运输需求与国民收入、乘车费用之间,货物运输与国民经济、燃油价格之间分别存在长期稳定关系。研究认为:中国交通的发展应适当超前于国民经济的发展。同时,研究还发现:“旅游黄金周”的实施并不是促进中国旅客运输需求的显著影响因素。
- 孙湘海刘潭秋
- 关键词：交通运输误差纠正模型
- 城市道路短期交通流的季节ARIMA模型预测研究
- 季节平滑过渡求和自回归(ARIMA)模型是短期交通流预测的一种重要时间序列模型。本文以城市道路短期交通特征为基础，提出在季节ARIMA模型预测中还应该考虑交通流日周期性特征，以提高模型的预测能力。研究结果显示，虽然只考虑...
- Sun Xianghai孙湘海Liu Tanqiu刘潭秋
- 关键词：交通量预测
- 基于非线性时间序列模型的城市道路短期交通流预测研究被引量：15
- 2008年
- 对应于城市道路短期交通流复杂的非线性特征,采用一种非线性的时间序列模型来对其变化规律进行探索,以期获得城市道路短期交通流的精确预测。根据现实情况,可以将城市道路的交通流条件划分为两种状态:交通拥堵和交通畅通,在不同的状态下,交通流表现出不同的变化特征,一个二制度自我激励阈值自回归(SETAR)模型的结构能够很好地与之相符。以现实中的城市道路短期交通流数据为样本所进行的实例分析结果表明,被估计模型获得了很好的仿真结果,并能够合理地解释城市道路短期交通流的非线性特征。以此为基础,用估计所确定模型进行城市道路短期交通流的样本外预测,结果表明该模型不仅有较高的预测精度,且预测表现明显优于自回归求和移动平均(ARIMA)模型。
- 孙湘海刘潭秋
- 基于面板数据的公路交通事故实证研究被引量：1
- 2006年
- 本文采用面板数据的固定效应回归模型,对交通事故死亡率与迅猛增长的交通需求和相对滞后的公路及相关的基础设施之间的矛盾之间的关系进行定量分析,研究结果很好地印证了我国交通安全的现实状况。
- 孙湘海刘潭秋
- 关键词：交通工程计量经济学交通安全事故面板数据
- 交通工程实践教学改革的探索和思考被引量：8
- 2018年
- 实践教学对于提升交通工程专业学生的专业工程能力和素养非常关键。在对当前实践教学不足进行分析基础上,从课程结构、教学形式、教学模式和评价体系等方面提出了改革的思路和建议。
- 孙湘海
- 关键词：交通工程实践教学教学改革
- 基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究被引量：24
- 2008年
- 以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均(SARIMA)模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。
- 孙湘海刘潭秋
- 关键词：交通工程短期交通流预测
- 一种基于神经网络算法的高精度拟合传感器温度特性曲线的方法被引量：9
- 2007年
- 为了有效改善传感器温度补偿特性,提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型.分析了算法的收敛性,为学习率的选择提供了理论依据.给出了对掺杂苯的SnO2纳米传感器的灵敏度-温度特性曲线进行拟合的实例.结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度(10-6),因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法.
- 曾喆昭竺炜孙湘海王耀南
- 关键词：传感器神经网络温度特性
- 城市高架道路下匝道地面交织区通行能力被引量：6
- 2005年
- 匝道接地点前方交织区是影响城市高架道路下匝道通行效率的关键,其通行能力决定着整条匝道的通 行能力。在调查的基础上,论文概括了高架道路下匝道地面交织区内交通流的运行特征。基于交通工程学和移动车 队理论对该交织区通行能力的计算进行了理论分析,建立相应的理论模型,在此基础上,对影响交织区通行能力的 困素展开分析。
- 龙科军杨晓光余进修沈文孙湘海
- 关键词：交通工程通行能力交织区
- 基于GRNN模型的城市道路短期交通流预测研究被引量：4
- 2007年
- 采用剔出了城市道路短期交通流的周周期性特征的周差分数据作为广义回归神经网络(GRNN)模型的预测对象,这样既能避免合理选择交通流影响因素作为神经网络输入变量的困难,又能迅速获得实时短期交通流预测结果。研究结果表明,构建的神经网络模型能够很精确地实时预测城市道路短期交通流。
- 孙湘海
- 关键词：广义回归神经网络
- 湘江流域金属污染的贝叶斯预测实证研究
- 2015年
- 水环境是一个充满不确定性的复杂巨系统,传统水质模型很难体现重金属污染物在河流中迁移的随机性。本文选择ARIMA模型作为重金属预测模型,运用贝叶斯相关理论进行分析、参数估计和预测,从而不仅获得点预测结果,而且获得区间估计和概率预测结果。实例分析证实,基于贝叶斯方法的ARIMA模型能够获得很好的点预测和区间表现。
- 刘潭秋孙湘海
- 关键词：时间序列模型贝叶斯理论河流重金属污染
