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为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。 相似文献
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组合预测方法在我国公路货运量预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。文中运用灰色Verhulst模型和一次指数平滑模型相结合的组合预测模型对我国的公路货运量进行预测。结果表明,组合预测模型能够提高我国公路货运量的预测精度。 相似文献
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基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨 总被引:6,自引:4,他引:2
港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。 相似文献
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船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证,备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析,构建一种基于灰色模型的多层前馈(BP)神经网络模型,并采用遗传算法(GA)进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析,通过灰色模型确定备件需求的关键指标,并将结果作为BP神经网络的输入层,从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现,基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明,使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度,为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。 相似文献
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在分析我国水上交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论.由此建立了水上交通事故Verhulst模型,并分别利用该模型和灰色GM(1,1)模型对我国近几年水上交通事故进行了预测,发现该模型精度高,拟合度更优.该模型可用于对我国水上交通事故的预测. 相似文献
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为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用 BP 神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于 BP 神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。 相似文献
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应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。 相似文献
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采用BP人工神经网络,利用杭瑞高速公路软土地基实测沉降数据直接建模,进行了软土地基最终沉降量的预测,将预测结果与曲线拟合法中的双曲线法、指数曲线法、三点法的预测结果进行了对比分析。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行。 相似文献
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基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想. 相似文献