工程管理论文哪里有？本文通过对现有模型和算法的深入学习和研究，希望能够在其基础上进行改良，使得预测结果更加准确可靠。这将有助于提高对道路大中修项目中规下道路货物运输量的准确预测能力，从而更有效地规划和管理物流运输，为推动交通运输领域的发展提供有效帮助。
第1章绪论
1.2.1公路货物运输量统计及预测国内外研究现状
刘拥华等基于高速公路计重收费系统的统计信息，结合对货运车辆空车质量的抽样调查数据，建立了货运量和货运周转量的统计模型，提出了一种高速公路货运量的统计方式[1]。毛程远等人在探讨货运量计算的影响因素后提出了三种不同的货运量计算方法，这些方法分别基于货运量与运力供给、车辆注册地与货物运输地以及货源与行业生产销售三种因素。他们的研究为区域公路货运量计算方法的选择提供了参考[2]。王心磊利用高速公路的计重收费数据创建了货车各种轴型的总重运载量图表。基于该图表，他对货车的空载和满载重量进行了细分，并据此计算了货车的空载重量建立了主要轴型货车的货运量和货物周转量的计算模型[3]。张彭等利用自动化交调、轴载检测、高速公路计费等数据，提出了一种自动化公路货运量统计方法，采用了浮动与固定检测数据融合的原理。该方法拥有更为普适和灵活的特性，为中国公路运输统计的现代化进程提供了技术支持[4]。JHu为了提高货运量预测方法的准确性，提出了一种基于时间序列的预测过程，采用专家建模方法简化预测过程，提高建模速度，然后根据地区实际的统计数据，分析了铁路、公路、水路的社会货运总量[5]。
第3章规下道路货物运输量统计权重调整研究
3.1规下道路货物运输量计算公式及权重
通知中规定高速公路车货总重的统计对象是起点或终点至少有一个发生在被统计区域（全省或地级市）内的货车，里程为在被统计区域范围内发生的行驶里程。不具备数据条件的省份可采用车流量代替车货总重，收费站收费金额代替车货总重*行驶里程，普通国省道货车交通量应采用连续式自动化观测站点采集的数据进行计算。高速公路车货总重（车货总重*行驶里程）权重原则上不得低于50%。
规下道路货物运输量受一定国民经济影响，GDP数据的变化率可以反映出国民经济的增长或衰退情况，从而提供一种更全面的判断货运市场活跃程度的指标。若条件允许应当将GDP数据变化率作为第三参数加入到规下道路货物运输量的计算中。但GDP数据统计时间较晚，而公路运输统计需要及时提交到运输部进行审核验证，这会造成计算规下道路货物运输量时的时滞问题。
第5章CAAFSA-BPRNN模型实现与权重调整
5.1模型实现
平台：Python3.9操作系统：Windows1064位处理器：英特尔[email protected]六核内存：16G显卡：英特尔UHDGraphics730主板：微星B560M-APRO（MS-7D20）主硬盘：西数WDCWDS500G2B0C-00PXH0借助Python3.9平台对提出的混沌自适应人工鱼群-BP循环神经网络模型进行构建实现，其主要由四个部分组成，其部分源程序如图5.1所示。
5.2实例数据
本小节以实际工程数据为例进行数据收集计算，以规下道路货物运输量的权重更新为例，使用改进蚁群算法模拟大中修路段缺失数据，并对权重结果的计算方式进行阐述说明。
5.2.1道路封闭情况及其影响范围
本文所使用的实例数据来源于交通情况调查系统3.0中发布的统计数据，原始数据源由公路上的连续式观测站监控系统持续不断收集得来。
该数据集数据采集的目标为全省所有被监控覆盖路段，数据以天为单位进行统计，以月为单位进行整理并公布在网站系统查询页面上。共统计中小客车、大客车、小货车、中货车、大货车、特大货车、集装箱、摩托车、拖拉机共9种车型，并以天为单位计算出客车当量、货车当量、汽车当量以及机动车当量。本研究中预测对象为运输量，因此在研究中只收集统计货车相关数据。交通情况调查系统3.0页面示意图如图5.2所示。
第6章结论与展望
6.1研究完成内容
本文旨在研究现有的运输量预测模型及相关的群智能优化算法，以寻求做出一些改进和创新。主要目标在于提高这些成熟预测模型和优化算法的预测精度，特别是在面对道路大中修情况下规下道路货物运输量统计方法的权重调整问题。通过对现有模型和算法的深入学习和研究，希望能够在其基础上进行改良，使得预测结果更加准确可靠。这将有助于提高对道路大中修项目中规下道路货物运输量的准确预测能力，从而更有效地规划和管理物流运输，为推动交通运输领域的发展提供有效帮助。
本文研究过程中主要完成的工作包括：
（1）为验证所提出模型的有效性和可靠性，借助交通情况调查系统3.0网站平台对实际运输量数据进行了收集与整理，通过改进蚁群算法对未被监控覆盖路段进行了缺失数据模拟，并对年度运输量的变化规律性进行了简要分析。
（2）提出了混沌自适应人工鱼群算法。提出的改进算法在传统人工鱼群算法的基础上对其参数视野Visual和步长Step做出自适应性改进，视野Visual采用基于人工鱼间的平均距离的自适应性计算，步长Step通过基于迭代次数的视步系数与Visual相关联。引入改进Tent映射作用于生成初始鱼群位置环节，并使用混沌搜索行为代替传统鱼群算法中的随机行为。
（3）通过充分考虑BP神经网络误差反向传播的寻优特性以及循环神经网络对时间序列性数据的优秀处理能力，提出了适用于预测具有年度规律的运输量数据的BP循环神经网络，并根据研究目标和数据数量特点，进行了网络构建。以分批次输入数据使得BP循环神经网络在训练预测时能够充分利用数据规律性得出准确性更高的解。
参考文献（略）
