基于GA-BP方法的地铁站动态人员冷负荷预测研究

地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算.通过引入遗传算法,优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高了BP神经网络的非线性学习能力.利用地铁站的实际人员冷负荷对模型进行...     

道路交通事故宏观预测模型

道路交通安全已成为全社会普遍关注的问题,为了对中国未来的交通安全形势作出科学准确的预测,分析了中国道路安全状况的评价指标和主要影响因素,以交通事故死亡人数作为评价指标（输出变量）,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量（影响因素）,建立了基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型和BP神经网络预测模型．模型的训练利用1978～1998年的道路交通事故数据为样本;模型的检验利用1999～2004年的道路交通事故数据进行检验．模型对未来年份的死亡人数进行了预测．预测结果表明：基于遗传算法的神经网络模型比BP神经网络预测精度较高,网络泛化能力强;得出2010年和2020年中国的道路交通事故死亡人数值分别为13．9万人和16．7万人．     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

基于遗传算法的推进电机的预测模型

本文选择BP神经网络算法作为预测模型的算法,建立了基于遗传算法的推进电机预测模型,并运用推进变压器的实际运行参数,对预测模型进行仿真,为推进电机的状态评估打下了良好的基础。     

基于GM-BP神经网络的交通量预测

针对城市道路交通系统的复杂性和随机性,应用灰色理论和神经网络知识,建立了基于灰色理论和BP神经网络的城市道路交通量GM-BP神经网络预测模型.随后运用该预测模型对城市道路的交通量进行预测,预测结果表明：GM-BP神经网络预测模型所得预测结果平均相对误差为1.17%,与单一的灰色新陈代谢预测模型相比具有预测精度高的优点.     

基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测

针对交通量预测本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,利用支持向量机建立了基于RBF核函数的SVM交通量预测模型,采用基于混沌映射和加速遗传算法的混沌高效遗传算法对SVM模型参数C,ε和δ2进行优选,结合某市1978～2008年交通量实测资料进行了仿真验证,与GA-SVM模型和BP神经网络模型的仿真预测结果对比表明:该模型取得了较好的预测效果,可有效应用于城市交通量的预测.     

基于BP神经网络的南宁市公路货运量预测

为提高公路货运量预测的准确性,依据南宁市历史年份的公路货运量数据建立公路货运量的BP神经网络预测模型。将模型在MATLAB软件环境下进行编码并运算,通过对数据的反复训练和学习最终得到预测值。经过实例分析证明基于BP神经网络的货运量预测模型的有效性。为证明不同方法间的差异性,利用趋势外推法、三次指数平滑法、灰色预测法以及指数回归法对南宁市公路货运量进行了预测。通过对比分析,得到不同方法的相对误差。可以看出,基于BP神经网络的货运量预测模型较传统预测方法有较大的优越性,BP神经网络模型能够揭示货运量的非线性变化关系,准确地拟合原始数据。     

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%。     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

机器学习——动力学耦合车辆跟驰模型

目前,跟驰模型的建立主要基于动力学方法和机器学习算法,将两者耦合起来建立跟驰模型的研究还没有.以线性组合预测为基础,对最优加权法中的目标函数进行改进,将经典的Gipps模型和基于BP神经网络的跟驰模型(BP Car-following Model,BP)耦合起来,建立线性组合车辆跟驰模型(Linear Combination Car-following Model,LC-CF).结果表明:BP模型的预测结果更加贴近真实值,Gipps模型的预测结果更加贴近安全值;LC-CF模型可以通过调整参数,来控制BP模型和Gipps模型在LC-CF模型中的权重,进而达到控制预测速度的真实性和安全性的目的.     

基于BP神经网络确定最优配送车辆数目问题的研究

在介绍BP神经网络相关知识的基础上,建立用于确定最优配送车辆数目的三层BP神经网络,给出BP神经网络的学习步骤。并通过实例对基于MATLAB的神经网络工具箱的可行性加以验证,对于相关研究具有十分重要的指导意义。     

基于遗传神经网络评价铁路多项目优先级

提出一种评价铁路建设多项目优先级的遗传神经网络方法,针对现有评价方法在对指标权重赋值时存在的主观随意性问题,在已有指标体系的基础上给出基于BP神经网络的铁路建设多项目优先级评价模型,并运用遗传算法对所建立的神经网络模型进行优化,有效克服现有综合评价方法中主观确定权重的缺陷。经过算例分析,验证该方法的可行性,并得出结论。     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究

针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用.     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

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.     

基于BP神经网络的某型发动机万有特性实验数据拟合

介绍了BP神经网络的基本原理,借助Matlab软件的BP神经网络工具箱函数,通过建立相应的BP网络模型,对某型发动机的万有特性实验数据进行拟合,并将拟合结果与实测值进行比较。研究表明,采用BP神经网络拟合发动机万有特性数据,能取得较高的精度。