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通过对路面平整度随时间发展规律及其特点的研究,发现平整度的发展基本经历了先慢后快再慢的"S"形曲线的过程。由于多种因素的影响平整度的预测可以看作是一灰色系统。用灰色系统理论中的费尔哈斯模型方法建立路面平整度的预测模型,能运用较少的平整度观测数据建立起可靠性较好的预测模型,具有理论和实践意义。 相似文献
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高速铁路运营事故预测方法是度量铁路安全管理水平的重要指标.为提高高速铁路的安全运营水平,引入工业数据分类方法,分析反向传播(BP)神经网络和灰色模型在高速铁路安全运营事故预测过程中的适应性.首先,运用事故次数、事故联动系数、月均事故率3个参数对高速铁路安全运营水平进行度量;然后,根据工业数据分类方法判别高速铁路运营事故数据属于块状型,据此建立反向传播(BP)神经网络运营事故预测模型;针对运营事故数据具有波动大的特点,利用均值聚类方法建立K-GM(1,3)预测模型.以近年来高速铁路运营事故数据为样本对模型进行训练和分析,结果表明:BP神经网络、K-GM(1,3)、GM(1,3)预测模型的预测误差分别为8.92%,13.68%,345.25%,BP神经网络在高速铁路安全运营事故预测过程中的适应性要优于灰度模型. 相似文献
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分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型,并结合合肥市石屑价格预测的实例,利用建立的预测模型,采用BP传统算法及附加动量法、自适应学习速率法、两者相结合法等3种改进算法分别预测了合肥市2个季度的石屑价格,并将预测结果进行对比,分析了不同BP算法预测结果之间的差异。结果表明,使用改进的BP神经网络算法进行公路工程主材价格预测,可以将预测误差控制在6%以内,并减少95%左右的训练步数。同时采用自适应学习速率和附加动量改进BP网络的方法相对最有效。 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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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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路面使用状况的跟踪检测对路面养护管理来说是十分必要的.由于检测点位、检测频率与检测误差等原因,检测数据均具有一定的不确定性,各地区路面状况检测周期差异进一步加剧了检测数据的不确定性,进而对路面使用性能的预测造成一定影响.该文在对路面性能预测模型误差分析的基础上,通过检测数据的增减,拟合了检测周期不同时车辙深度、开裂面积、国际平整度指数等指标的路面性能预测模型,并采用模型对不同路段的使用年限进行预测,进而分析了检测周期对性能预测的影响.最后根据路面实际检测数据推荐出不同性能指标的最佳检测周期.实例证明:合理的检测周期不但能够节约检测费用,而且可以减少路面使用性能预测误差,更好地为路面养护提供决策依据. 相似文献
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首先分析了材料性能对桥梁承载力的影响,并采用有限元方法扩大既有桥梁数据,建立相应的数据库。然后,通过MATLAB建立BP神经网络模型对数据库进行训练完成桥梁承载力权重系数估算,并构建神经网络预测模型实现承载力预测,通过对比验证预测模型的准确性。最后,研究利用BIM二次开发研发桥梁承载力评估与预测系统。结果表明,随着桥梁使用年限的增长,钢筋对桥梁承载力的贡献相较于混凝土而言明显降低,材料退化对抗弯承载力影响最大;桥梁配筋面积对抗弯、抗剪承载力影响最大;当数据库的数据较少且预测精度要求较高时,采用多层隐藏层神经网络预测模型更有效;当数据库的数据庞大且预测精度要求不高时,采用GA-BP神经网络预测模型更有效。 相似文献
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高速公路车流量预测为高速公路管理企业对减轻高速公路的拥堵情况、改善高速公路的通行能力等方面提供了不可或缺的数据基础,也对其未来收益提供了参考。论文以福泉高速公路为研究对象,选择BP神经网络进行预测;其次分析车流量预测的影响因素,确定神经网络的输入和输出变量的数据类型、确定BP神经网络的层数及各层神经元的数量、各参数值,利用MATLAB构建完整的BP神经网络预测模型,最后收集样本数据,进行数据的预处理,利用样本数据对神经网络进行训练,包括训练完成后输入已知数据,进行实时预测,通过MATLAB进行仿真,证实方法可行有效,得到的结果证明BP神经网络的结构和参数值都是比较合理的,可以较好模拟现实环境,进行比较准确的预测。 相似文献
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通过对路面平整度指数IRI随时间发展规律及其特点的分析与研究,得出平整度的发展基本经历了先慢后快再慢的过程,基于3种“S”型增长曲线模型,提出一种预测路面平整度发展规律的变权重组合预测方法,并建立了变权重组合“S”型增长模型,从而可根据有限的实测平整度观测数据预测路面平整度的发展过程。工程实例分析结果表明,使用该模型,其预测曲线与实测数据曲线基本吻合,可用于路面平整度的预测,为解决我国平整度模型预测精度不高提供一种有效而实用的方法。 相似文献
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客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。 相似文献