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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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《筑路机械与施工机械化》2019,(7)
为了解决国际平整度指数IRI预测模型准确性不高等问题,以路面长期性能(LTPP)数据库实测数据为基础,采用机器学习中BP神经网络建模方法对提取出的数据进行预测分析,并与传统的Logistic回归分析结果做评估对比。分析结果表明,利用传统的Logistic方法和BP神经网络得出的复判定系数分别为0.731、0.876,说明采用的BP神经网络平整度预测模型具有较高效率和预测精度以及较低的复杂度,能够有效评价路面使用性能。 相似文献
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《公路交通科技》2021,(10)
近些年随着道路三维检测技术的兴起,越来越多的路段开始使用三维道路检测车对道路状况进行检测。以表征路面使用性能优劣的重要指标——路面状况指数为研究目标,利用ARAN9000三维多功能道路检测车采集的实际路面数据,对路面状况指数进行了预测。首先,考虑路面病害、环境、路面结构等影响因素,运用数据挖掘技术对加拿大安大略省某公路路面状况指数的相关数据进行了数据清洗、特征筛选等处理分析工作。然后,构建了路面状况指数的机器学习预测模型,得到多元线性回归模型、神经网络模型与随机森林模型的复相关系数R~2分别为0.562,0.711,0.895。随机森林模型预测的路面状况指数精度较神经网络模型提高了0.184,误差降低了1.599,训练速度提升了33 s。最后,选择精度较高的随机森林模型进行了优化。由于输入变量较多,无法通过简单的统计分析确定应修正或删除的异常数据,因此选择在构建模型并预测后,通过预测值与真实值的拟合效果确定异常值,再使用修正后的数据重新对模型进行循环训练,使之达到当前模型训练最优。结果表明:改进后的随机森林模型预测效率和预测精度更高,R~2达到0.898。提出的路面状况指数预测模型是准确而有效的。 相似文献
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有效的交通事件管理系统需要对交通事故持续时间进行准确的预测。基于北京市122事故报警系统的65000组数据,分别运用多元回归和分类回归树的方法对北京市快速路上的交通事故持续时间进行了建模,并运用另外的8000组数据对预测模型的精度进行了检验,回归模型的误差平均值为30.7463%,分类回归树的误差平均值为29.5197%,误差分析结果表明,多元回归模型和分类回归树模型的结果都比较令人满意;分类回归树并不能显著的提高模型预测的精度。 相似文献
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有效的交通事件管理系统需要对交通事故持续时间进行准确的预测。基于北京市122事故报警系统的65 000组数据,分别运用多元回归和分类回归树的方法对北京市快速路上的交通事故持续时间进行了建模,并运用另外的8 000组数据对预测模型的精度进行了检验,回归模型的误差平均值为30.746 3%,分类回归树的误差平均值为29.519 7%,误差分析结果表明,多元回归模型和分类回归树模型的结果都比较令人满意;分类回归树并不能显著的提高模型预测的精度。 相似文献
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《公路交通科技》2015,(7)
为快速有效地预测隧洞围岩的类别,提高地下工程的稳定性和安全性,应用因子分析与Fisher判别分析理论,选取岩石质量指标、完整性指标、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为Fisher判别分析的判别因子。建立基于因子分析的隧洞围岩分类的Fisher预测模型。将现场勘测的30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练。利用回代估计法对模型效果进行检验,正确率为96.7%。将建立的判别模型应用于工程实例,以6组工程数据作为预测样本,进行隧洞围岩的分类预测,并与神经网络方法和Bayes方法进行对比。结果表明:因子分析可以有效提取围岩分类指标,去除冗余影响因素,基于因子分析的Fisher判别模型可有效地预测隧洞围岩的类别,所得预测结果的正确率为100%。 相似文献
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通过对影响路面使用性能的因素分析,考虑己有预测模型的优缺点和应用情况,提出了神经网络与马尔可夫模型的相结合的组合预测模型对路面使用性能进行预测的方法,算例获得了较好效果。 相似文献
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针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网A PI数据接口提取船舶A IS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型.通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性.同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比.组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别是0.5595,1.0119和12.98%,出港分别是0.6726,1.3155和15.23%,以上指标均优于上述的传统3种模型.相比于组合模型,优化的BP神经网络模型预测结果更优,进港和出港预测的平均相对误差分别降低了3.23% 和4.76%,结论证明,组合模型和优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度. 相似文献
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针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题,分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性,提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势,采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取,并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识,以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测,并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明:SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内,有效实现了过渡工况进气流量的预测;与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比,SVR模型具有更高的预测精度,适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。 相似文献
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路面性能预测是公路路面管理系统中的核心技术难点,一直以来受限于分析手段、数据体量不足及数据维度低等多种因素影响,导致现有几类性能预测模型的预测值与实测值偏差较大。将路面病害以时间序列进行灰色系统(GM)分析,后以各类病害预测值为输入,借助人工神经网络(ANN)间接对路面状况指数(PCI)进行预测,构建基于人工智能的混合模型(GM-ANN)。最后选用地区随机路段进行实例验证,并同常用模型预测结果进行对比分析。结果显示:基于GM-ANN的混合预测模型更具较好的精度及可操作性,在实际工程应用中,可为大数据养护决策提供更准确、可靠的参考依据。 相似文献
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针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题,提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据,包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等,通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性,进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度,并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型,优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上,搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型,并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数,提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后,通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差,确定最优预测模型,并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明:路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用,并非将所有数据进行组合即可得到最优结果,需对测量数据进行有效筛选,进而优化LSTM神经网络,提高凝冰预测... 相似文献
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本文以试验观测站冬季历史路面温度数据为样本数据,按照一定时间间隔,周期性提取数据,并按照日期为标准进行排列,得到路面温度时间序列数据,利用R软件建立了路面温度随时间变化的短临预测的ARIMA模型,研究基于高级统计建模方法的公路路面温度短时临近预测方法,并对路面温度时间序列特性及预测结果进行比较分析,形成基于ARIMA模型的路面温度短临预测方法及模型建立。通过路面温度数据采集、路面温度预测及对比分析,验证了基于ARIMA模型与方法的在未来1~3h内路面温度短临预测方法的准确性、可靠性与适用性。 相似文献
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《隧道建设》2021,(5)
为解决盾构竖向姿态的精确预测问题,提出一种基于长短期记忆(longshorttermmemory,LSTM)神经网络-支持向量回归(supportvectorregression,SVR)的深度学习组合预测模型。在对采集到的竖向姿态数据进行相应的数据预处理的基础上,分别构建LSTM、SVR竖向姿态预测模型,并基于最优组合赋权的方式对二者的预测结果进行赋权,以得到LSTM-SVR盾构竖向姿态组合预测模型。为验证所构建的LSTM-SVR组合深度学习预测模型的可靠性,依托昆明地铁项目,将预测结果与LSTM、SVR、BP(back propagation)模型的预测结果进行对比。结果表明:所构建的LSTM-SVR组合深度学习预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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运输通道客运需求方式结构组合预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在阐述客运需求结构的定义及其影响因素的基础上,探讨客运需求方式结构的形成机理。基于此形成机理,提出旅客出行选择运输方式的层次结构过程,并依此构建间接预测模型。将间接预测模型与MNL模型(直接预测模型)进行组合预测,通过对2种模型预测结果进行差异化的权重赋予,从而形成最终预测结果。以沪宁运输通道为实例对该组合预测方法进行试验,并对预测结果与现状数据进行比较,结果表明该组合预测方法具有较好的可行性。 相似文献