基于eemd的齿轮故障诊断方法在石家庄建设大街交通改善中的应用

"基于eemd的齿轮故障诊断方法研究——以石家庄建设大街为例" 这篇研究生学位论文探讨了交通拥挤问题，并以石家庄建设大街为研究对象，分析了道路的使用状况和交通拥堵的影响。石家庄建设大街是石家庄市中心的重要主干道，由于交通需求的增长，原有的道路设施已经无法满足日常交通需求，导致了严重的交通拥堵问题。论文指出，早高峰和晚高峰时段，由于区域性交通和通过性交通的叠加，建设大街的车速显著降低，平均车速分别约为18km/h和19km/h。 论文中，作者深入研究了交通拥堵的定义、分类、成因和特征，并对经典的拥堵识别算法进行了分析。作者首次尝试将加权改进的GM(1,1)马尔可夫预测模型应用于交通拥堵识别。这个模型结合了灰色预测理论（GM(1,1)模型）和马尔可夫链预测原理，通过引入自相关系数加权，增强了模型对数据间依赖关系的考虑，从而提高了预测的准确性和合理性。 在交通拥堵识别中，灰色预测模型（GM(1,1)）通常用于处理非线性、小样本数据的时间序列预测，但未充分考虑数据间的关联性；而马尔可夫链则能描述状态之间的转移概率，适用于预测连续状态的变化。作者的创新之处在于通过加权改进，使这两种模型的优势得以融合，增强了对交通拥堵状态变化的预测能力。 此外，论文还可能涉及了其他交通管理策略和解决方案的探讨，如道路渠化设计、公交专用道设置等，以期改善交通状况。通过这样的研究，不仅为石家庄建设大街的交通优化提供了依据，也为其他城市面临类似问题时提供了理论参考和技术支持。 这篇论文通过实证研究和模型创新，对城市交通拥堵问题进行了深入分析，并提出了具有实际应用价值的预测方法。这不仅对于解决石家庄的交通问题有直接帮助，而且对于提升城市交通管理和规划的科学性具有重要意义。