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1.
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. 相似文献
2.
《国防交通工程与技术》2020,(1)
在基坑施工过程中为保证地铁及其周边建筑物的安全,地铁基坑的变形预测变得越来越重要。ARMA模型作为一种时间序列分析模型,在地铁基坑监测序列中常常表现出较大的趋势项,降低了ARMA的预测精度。基于BP神经网络良好的拟合能力,提取基坑监测序列的趋势项,将剩余项建立ARMA模型,对基坑监测序列进行高精度的变形预测。改进ARMA模型提高了原有ARMA模型的预测精度,为地铁基坑的预测分析提供了较好的技术参考。 相似文献
3.
为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。 相似文献
4.
《山东交通学院学报》2017,(1):29-33
在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。 相似文献
5.
《兰州交通大学学报》2019,(5)
ZPW-2000A型无绝缘移频轨道电路在我国铁路线路上应用广泛,随着铁路线路向高速化、重载化的方向发展,传统的电务"故障修"及"定时修"在保证线路安全、提高运营效率及经济性等方面劣态日显.引入PHM理论,通过改进GM(1,1)模型实现ZPW-2000A轨道电路的故障预测.首先,为选取更优的预测模型,分别对传统GM(1,1)进行两次改进,即新陈代谢GM(1,1)模型与改进新陈代谢GM(1,1)模型.其次,引入预测步长思想,进一步提高模型预测精度.基于兰州西站轨道电路测试数据的算法验证表明改进新陈代谢GM(1,1)间接多步预测模型的预测结果最优.最后,通过实例验证了该模型在轨道电路故障预测中的有效性. 相似文献
6.
7.
地铁全网客流量预测对轨道线网规模确定及线路规划建设具有指导性作用,为准确预测地铁全网客流量,选取GM(1,1)均值模型、GM(1,1)差分模型和灰色Verhulst模型对重庆地铁全网客流量进行预测,采用平均相对误差、均方差比值和关联度三个指标对模型进行检验。结果表明:GM(1,1)均值模型预测结果与实际数据最接近,预测性能优于差分模型和Verhulst模型,为重庆地铁全网客流预测提供新思路,为重庆地铁规划建设提供理论依据。 相似文献
8.
灰色系统理论对LEG船货舱温度的预测 总被引:3,自引:1,他引:2
应用灰色系统理论中GM(1,1)预测模型的原理和方法对LEG船货舱温度预测进行了计算,结果表明该GM(1,1)预测模型计算简单、结果可靠,此模型可应用于船舶各种设备的运行状态预测、故障诊断。 相似文献
9.
残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度. 相似文献
10.
区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性. 相似文献