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基于RBF径向神经网络的混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了基于神经网络预测混沌时间序列的方法,分析了神经网络的基于工作原理,并用模拟产生的logistic方程数据与实际采集的海杂波数据一一进行了实际研究,得出了预测结果与混沌时间序这间关系的一些结论。 相似文献
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通过建立使用广泛的RBF神经网络模型,对砼强度进行了预测,并将模型的预测值与传统的Bolomey公式的计算值进行了比较.结果表明,神经网络方法由于综合考虑了砼强度的各种影响因素,能实现非线性关系,具有较高的预测精度,在砼强度预测中具有广阔的应用前景. 相似文献
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实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础,为了更好的对其进行预测,在分析径向基函数(RBF)神经网络预测模型的特点和标准粒子群优化(PSO)算法缺陷的基础上,将量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部优化相结合,克服了标准PSO算法收敛不稳定性和RBF神经网络易陷入局部极小值的缺点,并建立了QPSO-RBF的交通量预测模型.仿真实例结果表明,提出的预测模型预测精度较高,具有较强的学习能力和预测能力,对于交通量预测具有一定的可行性和有效性. 相似文献
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由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。 相似文献
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采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点.在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量. 相似文献
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基于径向基函数神经网络的交通量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点。在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量。 相似文献
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基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为有效进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次分析模型,根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985-2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验,并对2005-2006两年间的货运量进行预测。预测时设定了2005-2006年2a间货运量各影响因素值,再运用RBF神经网络预测这两年的货运量。结果表明,2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性,表明这一方法的可行性。 相似文献
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为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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根据交通流复杂性的特点,提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法,缩短了RBF网络训练时间;同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结果表明,该算法可用于实时交通流量及参数预测,并具有可靠的精度和较好的收敛速度。 相似文献
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利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。 相似文献
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非参数回归在交通流预测中已得到广泛应用,但实际使用中存在实时性差的缺陷.为提高非参数回归预测速度,提出了使用空间索引结构R树作为模式库的存储结构,并依据R树空间聚类的特点进行K近邻搜索,最后根据搜索到的近邻点估算未来的交通流量.实验结果表明R树结构下的K近邻搜索速度比线性结构下的搜索速度提高了59.6%,但预测精度下降了8.8%.而通过缩小K近邻搜索中的距离上限这一参数,可以提高预测精度.结果表明当2种结构下的距离上限相同且小于0.02时,R树结构下的预测精度平均高于线性结构下11.9%,且搜索速度也平均提高了30.8%.因此,该算法能够在满足预测精度的条件下有效地提高预测速度,为实时短时交通流预测系统提供了1种实现算法. 相似文献
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以宁沪高速公路南京主线收费站数据为样本,使用现代时间序列模型预测收费道口交通流量,提出了基于交通流量预测的收费道口运营策略制定方法,并给出了应用实例。 相似文献
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考虑到原始细胞传输模型(CTM)在处理多细胞汇合、分岔以及多对细胞流线间交叉等情形时存在明显的局限性,通过分析细胞间车流流线关系来反映多种不同细胞连接结构,提出一种新的基于细胞阶段传输车流量累计模拟方法(简记ASCF-TS),不仅满足了细胞内车流的FIFO规则和细胞输送车流能力约束,同时也能满足流线交叉点的车流输送能力约束,有效处理车流流线交叉产生的优先权问题,增强了CTM模型的适用性.最后的数值算例结果表明,所提出的ASCF-TS车流模拟方法能有效处理多细胞汇合、分岔情形,且相比较于原始CTM模型,能模拟出车流在交叉口流线交叉的滞后影响,方法具有较强的时间有效性. 相似文献