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舟山港口吞吐量预测方法探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
港口吞吐量预测常用的方法有:时间序列预测法、回归分析预测法、灰色预测法和弹性系数法等,每种预测方法都有其特点和适用范围,通过分析舟山港口吞吐量的特点,选择采用分货种预测法比较适合舟山实际,而其中舟山港口的其它化物吞吐量(指除去石油、煤炭、矿石等大宗货物的货物吞吐量。下同。),根据其特殊性,则采用弹性预测法。 相似文献
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BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫. 相似文献
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BP网是神经网络时间序列预测方法中最常用的网络。针对BP算法局部搜索能力强,而遗传算法全局搜索优势突出的特点,将二者结合构造遗传BP神经网络,用于非平稳时间序列预测。仿真结果表明,该混合算法不仅提高了学习效率,而且对太阳黑子数预测的准确性高于BP算法、传统统计学预测方法。 相似文献
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BP神经网络在水华短期预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.608 4;在分析BP神经网络自身局限性的基础上,研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题,给出了水华预测中确定环境因子和建模方案的具体方法.该方法容易移植到其它湖库,提高了模型的实用性和通用性. 相似文献
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针对在非线性时间序列的BP神经网络建模预测的基本方法中,存在的建模速度慢,计算较复杂等问题,提出一种改进的BP神经网络动态建模与预测方法,并运用该方法对一非线性时间序列进行了仿真,仿真结果表明此方法的实际应用效果较好。 相似文献
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基于BP神经网络的道路交通事故预测 总被引:3,自引:0,他引:3
以我国近年来道路交通事故统计资料为基础,采用改进型BP神经网络,建立起我国道路交通事故发生的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通事故多少的预测。 相似文献
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针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题,选取了两种改进预测模型,即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型。并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验。实验表明,两种改进模型比BP神经网络预测模型具有更好的预测性能,并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测精度更高。 相似文献
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基于径向基神经网络的集装箱吞吐量组合预测 总被引:3,自引:0,他引:3
利用上海港国际集装箱吞吐量的历史数据,分别采用灰色预测法和三次多项式曲线模型建立了单项预测模型.利用径向基(RBF)神经网络对两个单项预测模型结果进行了组合预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,采用组合方法比采用单一预测方法的预测精度有了进一步的提高.最后,应用马尔可夫链预测模型对组合预测结果进行分析,增加了结果的可信性. 相似文献
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由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测... 相似文献
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基于神经网络的公路网规模预测 总被引:2,自引:1,他引:2
路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素,提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法,并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为:改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明,该方法客观、合理,预测精度高,实用性强,具有较强的理论与实际应用价值。 相似文献
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基于BP神经网络的我国碳排放情景预测 总被引:2,自引:0,他引:2
碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。 相似文献
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基于Matlab的改进BP神经网络及其应用 总被引:20,自引:1,他引:20
讨论了BP神经网络及几种改进BP神经网络性能的算法.用Matlab编制出相应的BP神经网络算法程序,并将其用于处理紫外分光光度法同时测定Fe,Co,Ni,Cu,V的实验数据,结果表明L—M法收敛最快,精度最高. 相似文献
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基于BP神经网络模型的城市生活垃圾产生量预测研究 总被引:7,自引:0,他引:7
提出一种基于BP神经网络Levenberg—Marquardt算法建立城市生活垃圾产生量的网络预测模型。该方法优于传统的灰色理论预测模型和根据人口数预测垃圾产生量,预测结果客观、合理、精确,实用性强。该研究方法对我国城市生活垃圾管理和环境规划具有一定的指导意义。 相似文献
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针对普通BP神经网络算法学习收敛速度慢、易造成局部极小的问题,提出一种改进的BP神经网络入侵检测方法,其采用拟牛顿的方法进行学习,即对目标矩阵求二阶导数.运用该方法能够有效提高学习速度,消除局部极小.仿真结果表明,改进的BP神经网络入侵检测方法收敛速度快,比标准的BP入侵检测方法误检率低,能够很好地提高学习效率,更加有效地检测攻击行为. 相似文献