混沌统计量的预测研究

提出了一种基于混沌吸引子的统计量序列预测技术．对于一个经诊断为混沌的统计量序列,应用神经网络建立模型,短期预测混沌序列．实验证明：Lyapunov指数越大,预测效果越差;神经网络的预测结果优于AR模型的预测结果．混沌序列是完全可以预测的．     

两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。采用符合交通流特性的混沌理论对短期交通流进行预测。在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期交通流加权一阶局域预测模型和基于最大Lyapunov指数的预测模型,并对一组实际的交通流数据进行预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流,但最大Lyapunov指数预测模型的预测精度相对较高。     

基于RBF神经网络的混沌时间序列前后向联合预测模型

提出综合利用系统前向预测和后向预测对混沌时间序列进行建模,从物理学原理上解释了该模型相对于前向预测模型和后向预测模型的好处.计算机仿真结果表明:对于时间可逆性较好的混沌系统,前后向联合预测模型的建模性能比前向预测模型好,前向预测模型比后向预测模型预测性能好,但对于时间可逆性差的混沌系统,前后向联合预测模型的建模性能较前向预测模型略差,而后向预测模型比前向预测模型的预测性能差了很多.     

基于小波与混沌集成的短时交通流预测

针对现有短时交通流预测模型的不足,提出了一种用于交通流短时预测的小波与混沌集成方法。首先对交通流序列进行小波分解,分别得到低频部分和高频部分,并在此基础上作进一步分析,结果表明交通流存在混沌特性。然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型,对低频部分和高频部分进行预测。最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始交通流序列的预测,与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度和应用前景。     

混沌理论在电力负荷预测中的应用

借助混沌分析理论介绍了电网负荷序列的混沌性识别技术，给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法。     

基于混沌相空间重构公路路堤沉降预测模型

鉴于公路路堤沉降预测系统属多维非线性问题,在前人研究的基础上,运用现代混沌理论,建立基于混沌相空间重构的公路填方路堤沉降预测模型,从而构建起完整的公路路堤沉降预测系统。经实例研究证明,该系统预测结果稳定可靠,具有良好的应用前景。     

基于混沌相空间重构公路路堤沉降预测模型

鉴于公路路堤沉降预测系统属多维非线性问题,在前人研究的基础上,运用现代混沌理论,建立基于混沌相空间重构的公路填方路堤沉降预测模型,从而构建起完整的公路路堤沉降预测系统.经实例研究证明,该系统预测结果稳定可靠,具有良好的应用前景.     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

基于混沌理论和神经网络的交通量预测

针对目前交通量预测不能很好地满足智能交通管理需求的现状,分析交通量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出北京环路上某车道交通量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络交通量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

基于云遗传算法优选的SVR交通量预测模型

针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)进行城市主干道短时交通流量预测.为了优选SVR模型参数,基于混沌logistic 映射和云自适应机制对标准遗传算法进行改进,建立了基于混沌云自适应遗传算法(chaos clouds adaptive genetic algorithm,CCLGA)进行SVR参数优选的CCLGA-SVR城市主干道短时交通流量预测模型.综合考虑了短时交通量各个影响因素,结合实测数据进行了实证预测分析,仿真结果表明文中提出的预测模型精度较高,寻优速度较快,可有效应用于城市主干道短时交通流量预测.     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

小净距隧道开挖围岩压力的混沌神经网络模型预测

隧道围岩压力是分析围岩稳定性的关键因素。由于围岩变形受众多因素影响,且各因素之间存在强烈的非线形关系,因此,难以进行有效的预测。提出基于混沌神经网络模型的方法,分析混沌与神经网络相结合预测手段的可行性,对围岩随时间变化的压力进行仿真计算。对该理论的建立及预测方法进行系统分析,为该领域的研究提供有效的技术方法。结果表明,此方法预测精度高,能够满足工程及控制要求。     

基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测

根据相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力,提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法,并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。仿真结果表明,该预测方法能精确地预测电力负荷,而且在电力负荷序列的最佳嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果,这一结论预示着小波支持向量机是一种预测电力系统短期负荷的有效方法。     

道路交通死亡人数的灰色马尔可夫预测

将灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故死亡人数灰色马尔可夫预测既有灰色预测的优点,同时又有马尔可夫链的优点。通过对昆明城市的实际例子的计算,可以看到,在道路交通事故死亡人数预测中,灰色马尔可夫预测模型精确度比较好,有较好的预测结果。     

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对交通运量做出较为准确的预测，能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益。对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究，以全国1996 ～ 2003年公路货运量为例，对公路货运量进行了预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法。与单一预测方法结果和线性组合预测进行对比，支持向量机组合预测方法比较精确。     

Time-series forecasting using autoregression enhanced k-nearest neighbors method

This study proposes two metrics using the nearest neighbors method to improve the accuracy of time-series forecasting. These two metrics can be treated as a hybrid forecasting approach to combine linear and non-linear forecasting techniques. One metric redefines the distance in k-nearest neighbors based on the coefficients of autoregression (AR) in time series. Meanwhile, an improvement to Kulesh’s adaptive metrics in the nearest neighbors is also presented. To evaluate the performance of the two proposed metrics, three types of time-series data, namely deterministic synthetic data, chaotic time-series data and real time-series data, are predicted. Experimental results show the superiority of the proposed AR-enhanced k-nearest neighbors methods to the traditional k-nearest neighbors metric and Kulesh’s adaptive metrics.     

综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测

重构相空间理论对我国铁路客流量数据时间序列进行相空间重构,通过计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,分析得出了铁路客流量时间序列数据的演化具有混沌特征,结合我国铁路客流量在全年中的波动特点,提出适合我国国情的综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测算法.该算法能自动参考过去相似年度同期的客流量变化趋势,对预测值进行智能化调整.通过以某火车站客流量为预测对象进行验证,结果证明了该预测算法的准确性和实用性.     

组合预测模型在交通量预测中的应用

对当前组合预测模型进行分析,在已有交通量预测模型的基础上,建立基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解各单一预测模型的最优权重系数。实测数据验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型具有更高精度,组合方法为交通量预测提供一种可靠而有效的新途径。