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基于BP神经网络的CPI预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
采用归一化数据处理方法,选择神经网络的训练样本,利用神经网络的结构特性及Matlab的人工神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型.利用该模型对2008年山东省居民消费价格指数进行预测,通过前4个月的数据分析,模型的预测值与实测值的误差为0.91%. 相似文献
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基于BP神经网络的预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
耿悦敏 《广东交通职业技术学院学报》2007,6(4):46-48
预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。 相似文献
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针对BP神经网络三个不足分别加以改进,并利用改进BP神经网络建立速度预测模型,通过实例验证预测模型的有效性,同时,预测结果具有很好的适应性和真实性,可为动态交通管理提供参考. 相似文献
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在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的. 相似文献
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刘兆惠 《交通运输工程学报》2009,9(5):94-98
为实现多影响因素作用下的道路交通事故预测, 将灰色系统理论和神经网络理论相结合, 发挥灰色理论提高可用信息利用率、弱化数据序列波动性的优点及神经网络特有的非线性适应性信息处理能力, 提出道路交通事故灰色-径向基函数神经网络多元预测模型, 并以某算例进行了不同预测方法结果对比。分析结果表明: 与灰色系统预测和径向基函数神经网络预测相比, 多元预测模型平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别降低50.0%和12.5%, 不等系数降低54.5%和16.6%, 有效度提高2.7%和0.3%, 说明该组合预测能够有效提高系统建模效率与模型精度。 相似文献
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一直以来隧道涌水都是隧道施工过程中的重大难题,涌水可能会导致隧道延误工期,造成巨大的财产损失,甚至还可能引发隧道塌方,导致人员伤亡,施工机械损坏。以富家山隧道为依托工程,通过收集施工过程中发生涌水时的一些数据,运用BP神经网络对隧道的涌水量进行预测。 相似文献
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道路交通事故宏观预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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. 相似文献
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基于分段学习的BP神经网络的交通流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳方案,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。本文采用改进型BP神经网络建立起交通流的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通流量的预测。 相似文献
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在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度. 相似文献
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阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅癖交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果。为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。 相似文献
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烟草霉变预测尚没有有效的方法。为实时预测仓储烟草的霉变程度,选取仓储环境的温湿度和烟草的自身含水量参数作为神经网络的输入层,烟草霉变度作为输出层,建立BP神经网络烟草霉变预测模型。选取78组实测数据作为训练样本对预测模型进行训练,得出了神经网络的阈值和权值。利用14组预测样本针对该预测模型进行了仿真,并进行了线性回归分析。结果表明,建立的烟草霉变预测模型具有较高的预测精度,预测值和实际值的偏差在[-0.028,0.033]之间,相对误差绝对值的平均值为0.0019。最后,在基于嵌入式ARM+Linux+Web的某公司烟草仓库智能监测系统中,实现了烟草霉变实时预测功能,取得了较好的效果。 相似文献
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����������ı�����· ��ͨ������Ԥ���о� 总被引:4,自引:2,他引:4
在总结交通流短期预M方法发展趋势的基础上,分别介绍了基于常规的BP神经网络和基于RBF神经网络的交通流量短期预测模型,并重点研究RBF网络模型的预测性能,确定了关健参数、的最优值.最后应用两种模型时北京环路实测交通流数据进行了预刚分析,实验结果表明,两种模型都可以满足实际交通流诱导的需要,BP模型在预则精度上稍优于RBF模型,但后者在学习速度和学习稳定性等方面明显优于前者. 相似文献
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为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化. 相似文献