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交通量预测中组合预测参数估计方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
丁岳维 《西安公路交通大学学报》1997,17(2B):29-33
在现有文献研究的基础上,对组合预测模型中权系数的估计问题作了进一步研究,给出了两种估计方法,即最小平方法和最小方差法,讨论了权系数的约束条件和组合预测效果评价问题。 相似文献
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某沙漠重载铁路工程,地势低洼路段雨季易积水,加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累,形成了淤泥质或泥炭质软土地基;运用理论分析、现场监测等方法,从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果,开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明:双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度;变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小;引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型,极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响,在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。 相似文献
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基于Logistic曲线和Gompertz曲线的最优组合沉降预测模型及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
地基的全过程沉降量与时间呈S形曲线关系,可用Logistic模型和Gompertz模型较好地描述。根据I_ogistic曲线和Gompertz曲线的共性和个性,引用最优加权组合建模理论,以组合模型的对数误差平方和最小为目标函数来确定最优的加权系数,建立了最优加权几何平均组合沉降预测模型。通过工程实例,验证了该最优组合沉降预测模型的可行性。对比计算结果表明,最优组合沉降预测模型的精度不仅比Logistic模型和Gompertz模型的预测精度要高,而且可靠性也优于各个单一预测的模型,是地基沉降观测资料的一种有效分析方法。 相似文献
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为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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有砟轨道高速铁路车站岔区由于车轨系统动力相互作用复杂,线路几何形位变化较快,且维修难度大。为提高线路稳定性,可将车站岔区有砟轨道更换为无砟轨道。依托中兰客专北滩车站岔区铺设无砟轨道的工程,分别对路基补强方案和路基沉降预测开展研究。为满足岔区铺设无砟轨道的要求,提出路基冲击碾压、堆载预压及路基面封闭隔水的补强方案。基于灰色Verhulst、双曲线和邓英尔预测模型的共性和个性,对三者进行最优化组合。以组合模型的最小误差平方和为目标函数求解最优加权系数,构建组合预测模型。通过预测对比发现,三模型组合预测模型的精度优于任一单一模型和两模型组合模型,且适应性更强更可靠。 相似文献
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为了解决工程造价指数难以预测非线性结构、数据拟合难度大、预测模型参数求解过于固定化、预测模型可靠性不高等问题,文中在混沌时间序列理论的基础上,结合机器学习算法支持向量机(SVM)技术和BP神经网络算法,提出混沌SVM与BP神经网络组合预测模型。实例研究证明,该组合预测模型的精度比SVM预测模型、混沌SVM预测模型、BP神经网络预测模型和GM(1,1)预测模型的高,具有拟合非线性和预测线性波动的能力,可用于工程造价指数预测。 相似文献
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中国轿车近期市场预测方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在综合分析国内外现有的预测模型为基础上,提出了适合中国国情的轿车市场预测方法-弹性系数法和指数平滑法,并对这两种方法在轿车市场预测模型中间应用进行了对比分析。 相似文献
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《公路工程》2015,(6)
当前,国内已经构建起完善的高速公路网,而各地针对高速公路的养护模式与技术手段各不相同,且缺乏一个有效的技术手段。在针对高速公路养护技术现状下,以路面使用性能预测评价为基础,构建了基于神经网络和马尔科夫组合预测的路面使用性能预测模型框架。针对路面状况指数PCI、行驶安全指数SRI、行驶质量质量RQI,通过建立组合预测模型,进行路面使用性能的预测,研究结果表明:采用加权算数平均组合、加权平方和平均组合、加权比例平均组合相较于单一的马尔科夫预测以及神经网络预测,在预测精度和预测误差范围上都要得到了很大提高,尤其是加权平方和平均组合所构成的路面使用性能预测模型获得了很好的使用性能预测结果。 相似文献
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基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测 总被引:5,自引:2,他引:3
针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量非线性和强干扰性的特征,首先应用小波分析方法,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;然后采用自回归求和滑动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)的结合预测模型对交通流进行了预测,最后用实测交通数据进行了验证分析,得到了两个结论:一是组合预测模型比单个预测模型的预测精度高;二是小波分析消噪后的组合预测模型比没有消噪的组合预测模型预测精度高.结果表明消噪后的组合预测模型具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测. 相似文献
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基于模糊神经网络的筑路机械生产率预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以高等级公路沥青混凝土面层施工机械系统为研究对象,提出了一种施工机械生产率的预测方法,该方法利用神经网络和模糊数学,通过鉴定和收集相关数据,设计了带有模糊输入出系统的神经网络预测模型,该预测方法与现有的统计预测模型相比,使用更加简便,预测结果的准确性更高,该模型是针对沥青路面施工机械提出的,其建模的思想和方法对其他土木工程机械化施工系统也有一定的借鉴意义。 相似文献
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由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。 相似文献
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为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。 相似文献
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