新疆公路运输量发展预测

在分析新疆经济、交通运输发展的基础上,采用回归分析法、三次指数平滑法、灰色预测方法和弹性系数法等多种方法预测新疆2010年、2015年、2020年的公路运输需求,并结合这些方法,采用了基于误差权重因子的多种方法组合预测的新方法,对新疆公路运输需求量进行了优化组合预测。对新疆未来3个特征年预测结果的分析表明,该预测方法是合理而有效的。     

基于BP神经网络的浙江省交通发展预测问题研究

基于BP神经网络研究了多因素的交通预测问题。通过分析影响交通指标预测值的15个因素信息，预测到2015年浙江省公路总里程为94984b，其中高速公路总里程为4533km，对今后浙江省交通发展规划具有一定的指导意义。     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

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MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用

采用BP神经网络建立公路货运量组合预测的理论模型,灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能,有效克服传统的组合预测方法在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足,并借助于先进的数学计算软件MATLAB进行简单的编程,大大降低模型的计算难度,实例证明该方法具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络下的隧道涌水量预测

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。     

基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

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。     

基于BP神经网络的厦门港集装箱吞吐量预测研究

厦门港是我国东南沿海的集装运输基本港口.集装箱吞吐量的预测是港口制定发展规划的重要依据.在研究了常用的输入数据归一化方法之后,提出了新的归一化方法.该方法能加快BP神经网络的训练速度并提高精度.运用BP神经网络建立了厦门港集装箱吞吐量预测模型,并计算出2020至2024的集装箱吞吐量预测值.无论从拟合值,还是预测值检验来看,该方法都具有很高精度.     

BP神经网络在交通流量预测中的应用

路段上的交通流量受各种因素的影响,是一个典型的非线性系统。由于神经网络具有识别复杂非线性系统的特性,故将BP神经网络应用于交通流量的动态预测中是可行的。     

BP神经网络在新疆货运量预测中的应用

在分析货运量影响因素的基础上,利用BP神经网络建立新疆货运量时间序列预测网络结构模型.利用1995～2006年新疆货运量历史数据,对模型进行训练和拟合,再选用2007 ～2008年的历史数据作为网络模型检验样本,同时采用移动平均法、指数平滑法对新疆货运量进行预测,并对预测结果作对比分析.研究表明,采用BP神经网络预测新...     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

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.     

基于BP神经网络的沙漠公路交通事故预测模型

介绍人工神经网络理论,论述BP神经网络的模型结构与原理,利用BP神经网络构建了交通事故预测模型,用MATLAB语言编写了相应的程序,并给出了模拟与预测的结果。模拟结果表明,构建的BP神经网络预测模型是成功的、有效的。     

基于马尔科夫链-BP神经网络模型对公路运量的预测研究

选取河北省某地区1998—2017年公路运量数据为例,采用BP神经网络模型进行预测并用马尔科夫链修正预测值,将公路运量实际值与BP神经网络预测值及马尔科夫链修正值作对比分析并预测了2018—2019年的公路运量数据.使用马尔科夫链修正后的BP神经网络预测模型可以将公路客运量和货运量的平均相对误差分别下降至2.07％和2.14％.修正后的模型不仅可以准确的对公路运量做出预测,而且可以为未来公路运输发展提供有利意见.     

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组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性，因此得到广泛的应用。本文首先概述了组合预测的基本思想，然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型，并以吉林省公路货运量为例给出计算实例，实例的预测结果非常理想，同时也用数理统计的方法证明了此模型的适用性。统计分析和实践都证明此模型的可行性和适用性，说明将此模型用于公路交通运输量预测是有效可行的。     

基于BP神经网络的软土路基施工期沉降预测与仿真

在高速公路软基沉降预测与施工控制中,把现场填土厚度、时间及实测沉降量信息作为学习样本,经过BP神经网络训练后,建立了动态仿真预测模型,用该模型预测当前及下一级填土后的沉降量,判断下一级填土是否可行及对路堤稳定性的影响,以实现对软基沉降及工程施工的事前仿真控制,避免工程事故的发生.实际工程应用表明,该模型的预测精度满足工程建设的需要.     

基于BP神经网络的CBR预测方法研究

CBR值是表征路基填料强度的重要指标,其值测量的精确性和快速性,对于准确判断路基质量的好坏具有重要意义。现行土基现场CBR值试验存在离散性大,操作繁琐,耗时长等缺点,亟需寻找更加精确快捷的路基CBR值快速确定方法。BP神经网络可描述多个影响因素的内在非线性规律,可充分模拟CBR值受多因素交互作用的影响。因此,以Matlab为平台建立预测模型,探讨并研究BP神经网络模型下路基CBR值的快速预测方法 。