基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

基于SSA优化BP神经网络在基坑地表变形预测中的应用研究

针对BP神经网络在基坑地表变形预测过程中容易产生局部最优的权阈值、影响预测结果精度的问题,提出基于麻雀搜索算法SSA(Sparrow Search Algorithm)优化BP(Back Propagation)神经网络预测模型,提取出BP神经网络的全局最优权阈值。通过工程实例应用分析,验证了基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络能够提高基坑地表变形的预测精度,SSA优化后的BP神经网络模型能够被用于基坑地表变形预测。     

基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为了提高船舶交通流量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型.该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值.以青岛港2011—2019年船舶交通流量统计数据为例,进行仿真实例验证.结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,用于预测船舶交通流量具有一定可行性.     

基于马尔科夫链-BP神经网络模型对公路运量的预测研究

选取河北省某地区1998—2017年公路运量数据为例,采用BP神经网络模型进行预测并用马尔科夫链修正预测值,将公路运量实际值与BP神经网络预测值及马尔科夫链修正值作对比分析并预测了2018—2019年的公路运量数据.使用马尔科夫链修正后的BP神经网络预测模型可以将公路客运量和货运量的平均相对误差分别下降至2.07％和2.14％.修正后的模型不仅可以准确的对公路运量做出预测,而且可以为未来公路运输发展提供有利意见.     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型．该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点．结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比．计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景．     

基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究

为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在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的基础上,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。     

小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析

利用GM（1,1）,BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预测模型精度的提高.在既有监测信息较少的情况下,GM（1,1）模型预测精度虽然最高,但缺乏稳定性;单一BP神经网络模型的预测精度由于样本较少,其精度较差.从预测结果的稳定性和精度两个方面综合对比来看,灰色BP神经网络组合模型更适用于小样本监测信息情况下的露天矿边坡变形趋势的预测.     

基于灰色PSO-BP的客运量预测模型

在灰色预测模型、BF神经网络与粒子群优化算法PSO的基础上建立基于灰色PSO-BP的公路客运量预测模型。并根据陕西省近10 a的公路客运量数据,对GM(1,1)、BP神经网络、灰色PSO-BP网络预测模型的预测结果进行比较,得出基于灰色PSO-BP的客运量预测模型能充分发挥各种算法的优势、提高预测精度,更适合运用在公路客运量预测的领域中。     

基于GA-BP神经网络的交叉口短时交通流预测

交叉口车辆运行效率不高主要由两个原因造成:一是目前很多交叉口交通信号的配时与实际交通流不匹配;二是当前短时交通流预测的时长集中在5～15min,过长的时间间隔无法给信号控制提供准确的数据支撑。为了改善这种状况,提出了一种基于优化的BP(Back Propagation)神经网络的交叉口短时交通流预测方法。首先针对流量预测提出了准实时的概念,其次引入BP神经网络,再利用遗传算法对BP神经网络进行优化,最后在优化的BP神经网络的基础上建立交叉口短时交通流预测模型,且将传统的预测时长从5min缩短到5s。利用南京市某一道路交叉口采集的数据对提出的预测方法进行验证,结果表明:与传统的BP神经网络以5min为预测时长相比,该预测方法以5s为预测时长能够将预测精度提高77%。     

动态交通流量预测方法研究

随着智能运输系统的广泛应用,实时交通流量预测的重要性也日益显著。本文介绍了预测模型发展过程中比较重要的几个模型,并由此引出人工神经网络。介绍误差逆传播(BP)模型的相关理论。指出传统BP神经网络的缺陷,并提出提高预测精度的措施引进高阶神经网络。建立普通BP神经网络的预测模型,利用误差反传播算法实现这些影响因素到输出变量的复杂映射,再用高阶神经网络构建另一预测模型。利用交叉口实测数据进行预测,并用实际数据进行比较验证。     

基于奇异谱分析的GRNN模型在金融时间序列中的应用

奇异谱分析(SSA)作为一类无参数、独立于模型的时间序列分析技术,适用于具有非线性、非平稳性、含噪声的金融时间序列数据的分析与研究.目前,基于SSA的预测通常采用线性递归、BP神经网络等模型,但其预测精度、训练速度并不理想.为此,该文提出基于SSA的广义回归神经网络(GRNN)预测模型,它以SSA所获取的主成份重构序列...     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

基于组合预测模型的轮轨力连续测试

为了精确判断车辆的运行状态,提出了一种轮轨力连续测试方法.根据轮轨相互作用的特点,采用阈值判断法从测试数据中提取轮轨力的有效信息.针对轮轨力测试系统的时变性和不确定性,将动态测试序列作为灰色过程处理,提出用灰色理论对轮轨力进行连续测试.为了提高预测精度,结合遗传算法和神经网络对传统的GM(1,1)模型进行改进.建立了10个预测模型分别进行预测,然后将精度较高的预测值输入串联灰色神经网络进行二次预测,以提高预测精度与稳定性.将这10个预测模型应用到轮轨力连续测试中,结果表明:灰色系统、遗传算法与神经网络三者的组合模型具有较高的精度,平均相对误差不超过2%,满足轮轨力连续测试的要求,并且能够降低传感器失效对测试结果的影响.     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

基于遗传BP神经网络的城市物流需求量预测

结合遗传算法与BP神经网络算法预测城市物流需求量,通过算例对比证明了遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于单一算法.基于物流业的广泛性提出采用3种物流需求量作为网络的输出指标,提高了物流需求量预测的广度与可信度,并提出了一种连续预测未来数年物流需求量的方法以便于运用于实际决策之中.