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岩爆是铁路隧道建设中主要灾害之一。为了准确预测铁路隧道岩爆烈度等级,以岩石应力系数σθ/σc、岩石脆性系数σc/σt以及弹性能量指数Wet作为岩爆烈度评价指标,提出一种基于混合粒子群优化算法优化的径向基(RBF)神经网络岩爆预测模型。首先在国内外研究成果基础上,选取80组已有岩爆实例作为模型基础数据;然后运用结合了模拟退火算法的粒子群算法(混合PSO)改进径向基神经网络,通过训练数据选取最优的权值W和基函数标准差σ,得到混合PSO-RBF神经网络岩爆烈度预测模型;最后将模型应用于实际铁路隧道工程进行验证。研究结果表明:该模型兼顾个体最优和全局最优,能够正确、有效的对铁路隧道岩爆等级做出预测,为铁路隧道岩爆预测提供了一种新方法。 相似文献
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本文建立了钢铁企业铁路机车送货作业的数学模型,用蚂蚁算法来求解,实现了机车行使路径最短,并通过实例与基于粒子群优化算法的效果进行分析比较,得出该算法较好。 相似文献
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为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。 相似文献
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为了提高霍尔特指数平滑法对铁路客运量预测的精度,基于改进粒子群算法(IPSO)对铁路客运量预测领域中霍尔特指数平滑系数的取值进行优化研究。以我国各省铁路客运量为研究对象进行仿真实验,以验证改进粒子群算法的寻优效果,并求解霍尔特指数以预测各省铁路客运量的平滑系数最优取值。研究表明,相较于经典的线性递减权重优化法和固定权重法,非线性递减权重优化的粒子群算法能更加准确地求出最优平滑系数,具有更好的寻优能力和收敛速度。以上海市为例,其收敛速度分别提高4代和14代,求解精度分别提高了0.000 18、0.000 006。 相似文献
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从动态角度出发优化编制铁路货运机车周转与运用计划对于提高机车日常工作效率、及时配备牵引动力具有重要意义。本文以编制高效的日计划机车周转图为目标,综合兼顾机车调度过程中整备、检修、备用等因素,针对任意机车交路建立多层次连续型时空网络,从而将铁路货运机车动态周转与运用问题转化为时空网络中机车走行径路的选择问题。采用弧-路模型思想为其中任意一台机车生成可选径路集,构建相应的径路优化模型,应用遗传算法对模型求解,形成一套解决铁路货运机车动态周转与运用问题的理论优化方法。最后,通过算例验证模型与算法的合理性及有效性。 相似文献
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《中国铁道科学》2020,(5)
分析2014—2018年上海至南京的单向铁路客流数据发现,日期属性和天气因素会对铁路城际短期客流的波动产生显著影响。为此,结合对非线性时间序列数据处理具有优势的长短期记忆(LSTM)神经网络模型,以及可弥补模型中超参数设置主观性的粒子群优化(PSO)算法,将日期属性和天气因素纳入模型的影响因素体系,提出1种基于PSO-LSTM组合预测模型的铁路城际短期客流预测方法,以解决因短期客流波动性大、随机性强而产生的准确预测难度大等问题。利用2014—2018年上海至南京的单向铁路客流以及上海的天气信息,设置预测输入步长为14 d、输出步长为7 d,对模型进行实例验证。结果表明:与实际客流相比,该模型的最终预测平均误差为6.75%;与删除1个影响因素的PSO-LSTM组合预测模型,以及结合了BP神经网络的PSO-BP组合预测模型相比,该模型具有最优预测精度。 相似文献
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在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。 相似文献
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基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980~2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 相似文献
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《郑州铁路职业技术学院学报》2022,(1):22-25
对于铁路客运量预测的准确度问题,本研究提出了基于粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)重要参数的方法。以1995—2013年的铁路客运量历史数据作为训练集,2014—2018年的客运量作为测试集,用LS-SVM进行建模和预测。针对模型中参数难以选择问题,采用PSO全局搜索方法,与神经网络和LS-SVM的预测效果作比较,仿真表明,采用PSO优化LS-SVM对铁路客运量建模与预测效果更好,精度更高。 相似文献
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重载铁路是世界货运技术发展的重要方向,随着我国电气化铁路发展,电力机车替代原有内燃机车成为承担铁路运输的主力军,电力机车能耗成为目前铁路运输企业较大的支出成本。通过此次对神华集团公司朔黄铁路运用的神8,神12以及SS4型机车进行能耗计算。通过能耗分析的结果,阐明了交流机车与直流机车相比具有明显的节能优势,提出了解决线路能耗方法,通过此方法来降低机车能耗,降低企业成本。 相似文献
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边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒子群算法优化BP神经网络模型,实现混合算法,在保持BP网络算法误差反向传播修正权值特点的同时,将网络权值和阈值粒子化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而加快收敛速度和提高收敛精度,避免传统粒子群结合BP网络算法的"早熟"现象;通过与其他算法进行边坡稳定性评价的比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。 相似文献
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为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。 相似文献