基于最小二乘支持向量机的网络流量预测

为了提高网络流量预测准确性,将最小二乘支持向量机应用于网络流量预测。介绍了最小二乘支持向量机的原理与方法,并将该模型应用于实际网络流量预测计算。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于BP神经网络和ARMA模型方法,该方法具有更好的预测精度。     

GRNN网络在企业盈利能力预测中的应用

探讨广义回归（GRNN）神经网络在企业盈利能力预测上的优势及应用前景．利用文献资料、MATLAB7．0软件中的神经网络工具箱分剐构建企业盈利能力的GRNN预测模型和BP预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测性能进行比较．GRNN的最优光滑因子为0．05;BP神经网络的隐含层数定为10．从拟合效果看,GRNN和BP预测模型的平均误差率分别为0．5687％和1．6008％．从预测效果看,两者的平均误差率分别为2．1678％和2．5176％．GRNN充分体现了在小样本预测中的优势,预测效果优于BP网络．     

自适应神经模糊推理系统和BP网络对污水溶解氧实时预测的比较研究

为了对污水处理生物过程中曝气池内溶解氧进行准确的实时预测,分别应用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)和BP神经网络建立了针对曝气池溶解氧的预测模型,并进行了对比研究。结果表明,用自适应神经模糊推理系对曝气池溶解氧的预测,在模拟误差和收敛性方面,均好于单纯的BP神经网络。     

神经网络在网络丢包预测中的应用

通过在网络控制系统中加入BP神经网络从而达到对网络丢包进行预测的目的,为进一步的丢包补偿做足准备.利用粒子群算法优化BP神经网络预测器.仿真结果表明：与BP神经网络相比,PSO-BP神经网络具有更好的网络丢包预测性能.     

基于PSO-BP网络的煤炭企业物流成本预测

为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都明显高于传统的BP网络。PSO-BP方法对煤炭企业物流成本的预测具有一定的参考价值和指导意义。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

一种基于BP神经网络和小波变换的网络流量预测模型

结合小波变换和BP神经网络,建立一种网络流量预测模型.首先对流量时间序列进行小波分解,得到多个尺度的小波系数序列,以系数序列和原来的流量时间序列分别作为模型的输入和输出,构造人工神经网络并且加以训练.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果.     

高边坡施工期变形预测遗传神经网络模型

基于BP网络存在的不足,将遗传算法引入到BP网络模型中,建立了高边坡施工期相邻层开挖暂停阶段变形预测遗传神经网络模型,对边坡时效变形进行预测,并对预测的结果进行检验,结果表明模型取得较好的预测效果,可供类似工程参考使用.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

一类新的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方案

提出了一类新的能够减轻时延对网络控制系统影响的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方法,简要论述了在网络控制系统中融入了BP神经网络后,如何对它进行建模、分析、控制,被选作采样周期的时延可以利用BP神经网络工具进行在线预测,文中还给出了一种新的可以应用于生产实践的网络控制系统推广模型.     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

基于多机场终端区交通态势的航班延误预测

为了针对性地制定后续优化措施,以降低多机场终端区内航班延误所带来的不利影响,并提高多机场系统内各机场的运营效率,进行多机场终端区航班延误的预测研究。首先,考虑多机场终端区交通态势对航班延误的影响,在对多机场终端区交通态势进行分析的基础上,建立了6个描述终端区交通态势的指标。接着,构建反向传播（back propagation,BP）神经网络航班延误预测模型,将终端区交通态势指标、航班信息和天气环境数据等作为输入,航班延误时间作为输出,并利用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）优化BP神经网络进行训练。通过实例验证和分析,基于多机场终端区交通态势的航班延误预测能够有效提高预测准确率,同时,通过粒子群优化BP神经网络的预测模型预测准确率均高于一般的考虑交通态势的BP和遗传算法优化的BP神经网络模型（genetic algorithm and back propagation,GA-BP）。     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

An improved BP artificial neural network algorithm for urban traffic flow intelligent prediction

The traffic flow is interrelated to traffic congestion, the big traffic flow directly results in traffic congestion of some section. In this paper, on the basis of the research of overseas traffic accident, considering the characteristic of Chinese traffic, artificial neural network was used to predict traffic accident, and an improved BP artificial neural network model according with Chinese the situation of a country was proposed. The urban traffic flow prediction was simulated under the particular situation, the simulation result shows that the improved BP artificial neural network can fit the urban traffic flow prediction very well and have high performance.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于Bagging的交通拥堵预测研究

针对交通拥堵原因的多元性及单个神经网络拥堵模型准确率不高的特点，设计了一个以BP经网络为弱学习算法、基于Bagging集成学习方法的交通拥堵预测模型．与单个神经网络模型相比，Bagging后的预测模型具有更加优良的性能，可为市内交通预警决策提供分析与支持。     

交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型

提出了基于Pi-Sigma模糊神经网络的交通事故预测模型,选用Takagi-Sugeno型模糊推理系统和BP神经网络,以年平均日交通量、交通负荷、设计速度、车道宽度为输入,以每公里年均事故次数为输出,利用哈尔滨市133条主次干道的道路交通条件数据和5年的交通事故数据对模型进行了训练和检验,并将该模型与模糊逻辑模型、BP神经网络模型进行了对比分析.结果表明,交通事故Pi-Sigma模糊神经网络预测模型在预测精度及计算效率上总体优于其他两种模型,较适合于大样本条件下交通事故的快速预测.     

基于集成学习的P2P流量识别模型

将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。     

基于集成学习的交通流短时特性分析与神经网络预测方法

为揭示交通流的内在动态特性,利用分析法对交通流分形特性进行研究,表明该城市交通流序列具有长程相关性;为达到更精准的短期交通预测效果,同时提出一种基于思维进化算法(MEC)对神经网络最优初始参数的定向搜索,解决神经网络易陷入局部最优的问题;并用自适应增强算法(adaptive enhancement algorithm,Adaboost)对优化过的神经网络集成,弥补神经网络对新样本集的泛化性能差缺陷,在此基础上通过预测误差平方和倒数准则重新调整Adaboost算法对弱预测器权值分布,使每个预测器最大程度提高网络预测精度.验证结果表明,改进MEC-BP_Adaboost模型与BP模型相比,均方误差和平均绝对误差分别下降78.2％和46.4％,证明本文改进方法对交通流预测具有合理性,对不同的交通流状态具有较好的适应性.     

An improved BP artificial neural network algorithm for urban traffic flow intelligent prediction

The traffic flow is interrelated to traffic congestion, the big traffic flow directly results in traffic congestion of some section. In this paper, on the basis of the research of overseas traffic accident, considering the characteristic of Chinese traffic, artificial neural network was used to predict traffic accident, and an improved BP artificial neural network model according with Chinese the situation of a country was proposed. The urban traffic flow prediction was simulated under the particular situat...