一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。     

小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析

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.     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

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。     

基于模糊神经网络的GM（1，1）模型

在分析GM（1,1）模型建模机理的基础上,提出GM（1,1）模型中参数a,b的一种新算法一模糊神经网络算法,把模糊神经网络应用于灰色系统GM（1,1）模型的建模过程,得到模糊神经网络GM（1,1）模型,并将其运用于民航客运量的预测,结果表明改进后的模型有较好的拟合及预测精度。     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

潇湘大道车辙发展规律分析及预测评价

以潇湘大道为依托工程,对其路面近5 a的车辙数据进行聚类分析,找出车辙发展规律,并建立潇湘大道未来10 a车辙数据的动稳定度车辙预测模型、GM(1,1)模型、改进GM(1,1)+RBF模型,基于检测数据对比分析3种预测方法的可靠性。结果表明：路面通车前2 a,车辙发展比较平稳,第3年开始发生突变和质变。路面通车5 a以后,各类车辙保持在较为平稳的状态,但一直在持续发展中。沥青路面流动性车辙深度预测模型中车辙预测值与实测值具有较好的相关性,最大绝对误差不超过0.1 mm,具有较高的应用价值。动稳定度车辙预测模型的车辙预测结果与实测值最为接近,其次为灰色神经网络的组合改进后GM(1,1)+RBF模型,传统的GM(1,1)预测结果与实测值差异略大。     

基于GM(1,1)和BP网络的港口吞吐量预测

分析了灰色和人工神经网络预测方法的互补性,在此基础上提出了将灰色与人工神经网络结合的灰色-神经网络混合模型.分别采用GM(1,1)模型、BP网络模型和灰色-神经网络混合模型对某港口货物吞吐量进行预测并用实测数据验证.结果表明,灰色-神经网络混合模型预测效果最佳.     

基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型的公路客运量预测

为了获得更精确的公路客运量预测结果,经分析,以公路客运量、人口和国内生产总值数据为基础,将灰色模型预测方法GM(1,3)和马尔可夫链预测结合,构成组合模型,对公路客运量作出预测,通过对杭州市公路客运量预测的实例分析,对比预测值和实际值,得出基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型获得的预测结果比灰色预测更加准确的结论,研...     

基于贝叶斯网络组合模型的公交驻站时间预测

公交驻站时间是公交行程时间的主要组成部分,其预测精度直接影响智能公交系统中公交信息发布的准确性.为了提高公交驻站时间的预测精度,提出一种基于贝叶斯网络的组合预测模型,它由反向传播神经网络和径向基函数神经网络模型组成.首先利用两种神经网络模型预测公交驻站时间;然后利用改进后的等宽数据离散方法,将两种神经网络的预测结果和观测的驻站时间数据离散后用于贝叶斯网络学习;最后通过贝叶斯网络推理得到驻站时间组合预测结果.实例分析表明,贝叶斯网络组合模型驻站时间预测结果的误差指标均优于单一模型,证明其可有效提高单一模型的预测精度.     

道路网短期交通流预测方法比较

介绍了用于短期交通流预测的两大类模型:统计预测算法和人工神经网络模型.对其中各种模型的特征进行了比较,将历史平均模型、求和自回归滑动平均模型(ARIMA)、非参数回归模型、径向基函数(RBF)神经网络模型与贝叶斯组合神经网络模型,应用于一个真实路网的短期流量预测,比较了各模型的预测结果.结果表明,组合神经网络模型预测误差最小,可靠性最高,是一种对短期交通流预测的有效方法.