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基于BP神经网络的PGIS空车位数预测建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章采用BP神经网络对城市停车诱导信息系统(PGIS)中的空余车位数进行预测研究,建立了基于BP神经网络的PGIS空车位数预测模型,并介绍了模型预测的过程和方法。 相似文献
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利用BP神经网络算法能够依据输入的参数和网络模型中影响因素的不同而输出不同信息的特性,可以对绿色供应链进行优化。为了提高企业的经济效益和绿色效益,从BP神经网络绿色供应链模型、试验数据验证及模型仿真等视角对基于BP神经网络的绿色供应链优化展开研究,对相关问题有一定的参考意义。 相似文献
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为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM(支持向量机)模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明:(1)误差对比:当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度:组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差(MAE)提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。 相似文献
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《现代隧道技术》2017,(3)
影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度。 相似文献
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针对城市公路客运量具有模糊、不易预测的特点,采用自适应神经网络模型,选择适当的参数,分析城市公路客运量与人口、GDP之间的关系,并利用它们之间的关系对城市公路客运量进行预测,取得了比较好的结果. 相似文献
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随着我国经济的快速发展,公路建设也呈现快速发展的状态,尤其是高级公路建设已经扩展到我国中西部地区,路堑边坡的防护是公路建设中比较重要的问题,是保证施工质量和运行安全的关键。本文主要对公路路堑边坡防护技术进行简单论述,并对其未来的发展前景进行展望,为公路路堑边坡防护技术的发展做出一点理论贡献。 相似文献
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为充分发挥信息技术在工程管理中的积极作用,促进我国公路建设管理水平的提升,以公路改扩建工程为研究对象,提出基于BIM技术结合云计算技术等构建三维模型,利用VR技术模拟安全体验等。此外,提出构建基于BIM技术的协同管理平台,将公路改扩建工程的相关数据与BIM模型联结在一起,更高效地开展公路建设及管理工作,为相关领域提供参考。 相似文献