公路貨運量受多種因素影響,各因素的作用機制通常不能準確地用數(shù)學語言進行描述。采用廣義回歸神經網絡(grnn)對貨運量進行分析及預測。通過對1995~2003年南京市公路運量的歷史數(shù)據進行分析和處理,對網絡進行訓練和擬合,用2004~2005年的實際數(shù)據進行模型檢驗,結果證明了grnn用于貨運量預測的有效性。

對影響公路貨運量的相關因素常用指標進行主成分分析,提取出影響貨運量的隱性因素,并解釋出隱性因素的經濟含義,為貨運量的預測及宏觀調控提供科學依據。

在分析公路貨運量的影響因素和預測特點的基礎上,將pso算法的全局搜索能力和rbf神經網絡局部優(yōu)化相結合,建立了基于改進pso算法和rbf神經網絡的公路貨運量預測模型(mpso-rbf)。利用某城市的歷史數(shù)據對預測模型進行了訓練、測試與仿真,同時將仿真結果與回歸分析法、灰色理論法、bp神經網絡和rbf神經網絡預測的結果進行了比較,結果表明文中提出的預測方法精度較高,對于公路貨運量預測具有一定的可行性和有效性。

本文提出了一種基于rbf神經網絡的直接預測法,對公路貨運量進行了預測,并利用matlab工具箱予以了實現(xiàn).對2004和2005年公路貨運量預測的結果表明,預測值與國家統(tǒng)計局公布的實際數(shù)值有很好的一致性,預測精度也高于其它rbf預測法,有很好的應用性.

首先分析了公路貨運量預測的重要性,介紹了國內外主要預測方法。歸納總結了支持向量機的核心思想和基本原理,利用此較新的理論建立了公路貨運量預測模型,給出了構建模型的具體分析步驟,同時探討了參數(shù)的標定和修正過程。利用北京市基礎數(shù)據,建立北京市公路貨運量預測的支持向量機模型,并應用libsvm軟件進行預測,預測結果驗證了模型的有效性和可行性,表明方法可以推廣并可實際應用。

利用混沌理論對公路貨運量的預測方法進行了分析,比較了現(xiàn)代常用的公路貨運量預測方法的優(yōu)缺點,研究了混沌理論對公路貨運量的預測基本原理,構思短中長期貨運量預測方法的可行性,并提出了研究方法和途徑。

在計算機中執(zhí)行算術表達式的計算是通過棧來實現(xiàn)的。編譯系統(tǒng)不考慮表達式的優(yōu)先級別,只是對表達式從左到右進行掃描,找到運算符和操作數(shù),完成運算。本文以vb為開發(fā)平臺,利用數(shù)組實現(xiàn)順序棧工作原理,將中綴表達式轉化為逆波蘭表達式,便于計算。

通過markov狀態(tài)轉移矩陣對改進后的灰色預測結果進行修正,構建改進灰色-markov預測模型,并對我國鐵路未來貨運量需求預測進行了實證分析。

交通運輸鐵路預測系統(tǒng)是一個動態(tài)的時變系統(tǒng),貨運量作為交通運輸系統(tǒng)的行為特征量,具有一定的隨機波動性,它的發(fā)展呈現(xiàn)某種變化趨勢的非平穩(wěn)隨機過程?；疑玤m(1,1)模型適用于具有較強指數(shù)規(guī)律的序列,只能描述單調的變化過程?；疑玽erhulst模型能夠對部分信息未知、具有飽和特性的系統(tǒng)或者某種非平穩(wěn)隨機且趨近飽和過程進行高精度預測。本文建立灰色verhulst模型與gm(1,1)模型,對2008-2017年貨運量預測與實際值精度檢驗,并預測2018-2035年全國鐵路貨運量。結果表明,verhulst模型不僅彌補了gm(1,1)模型單調的變化過程,而且更加精準模擬鐵路貨運量的變化趨勢。通過灰色verhulst模型與gm(1,1)模型對鐵路貨運量預測精度檢驗的比較,可以看出灰色verhulst模型具有更高的精度。

科學的貨運量預測對鐵路發(fā)展戰(zhàn)略的制定具有十分重要的意義。采用灰色模型預測方法gm（1,1）和馬爾可夫鏈預測相結合,提出了灰色-馬爾可夫鏈改進預測方法,利用偏差對灰色模型值進行狀態(tài)劃分,并采用馬爾可夫狀態(tài)轉移矩陣對狀態(tài)的轉移變化進行分析,并針對我國鐵路貨運量的未來趨勢進行了經濟預測的分析,確定待測年份偏差最可能處于的狀態(tài)。

隨著數(shù)據挖掘技術在各領域運用越來越多,其算法也日漸趨于成熟。數(shù)據挖掘技術作為建立預測模型的重要技術,已成為專家研究的熱點。隨著數(shù)據挖掘技術在實際模型運用中暴露的問題越來越多,單一的技術和方法已無法滿足各類功能的需求。為了分析公路貨運中復雜的數(shù)據,構建一種功能強大的預測模型就顯得尤為重要。本文嘗試說明在數(shù)據預測模型中運用rbf神經網絡技術和主成分分析方法,挖掘和分析公路貨運中的數(shù)據,提高預測結果的準確性和高效性,為制定新的決策提供有效的依據。

針對船舶企業(yè)采用人工經驗來粗略制定工時物量定額的問題,提出了在任務包的基礎上采集工時/物量數(shù)據,運用數(shù)理統(tǒng)計的方法建立多項式回歸分析模型,擬合工時/物量表達式。

數(shù)據結構課程設計--表達式計算程序設計

課程設計報告 題目十三、利用棧求表達式的值 一、設計任務與目標 編寫程序實現(xiàn)表達式求值，即驗證某算術表達式的正確性，若正確，則計算 該算術表達式的值。 主要功能描述如下： 1、從鍵盤上輸入表達式，以“=”號結束表達式。 2、分析該表達式是否合法： （1）是數(shù)字，則判斷該數(shù)字的合法性。若合法，則壓入數(shù)據到堆棧中。 （2）是規(guī)定的運算符，則根據規(guī)則進行處理。在處理過程中，將計算該表 達式的值。 （3）若是其它字符，則返回錯誤信息。 3、若上述處理過程中沒有發(fā)現(xiàn)錯誤，則認為該表達式合法，并打印處理結 果。 附加功能： 1.規(guī)定表達式的合法性 2.小數(shù)計算 3.計算記錄的保存與查看 4. （1）規(guī)定表達式的合法性，括號配對，不能出現(xiàn)“6++3”、“6+－3”等符 號重疊的情況。 （2）表達式開頭只能是數(shù)字或“（”，表達式中只能有一個“=”。 程序中應主要包含下面幾個功

wewillcontinuetoimprovethecompany'sinternalcontrolsystem,andsteadyimprovementinabilitytomanageandcontrol,optimizebusinessprocesses,toensuresmoothprocesses,responsibilitiesinplace;tofurtherstrengtheninternalcontrols,playacontrolpostindependentoversightroleofevaluationcomplyingwiththird-partyresponsibility;toactivelymakeuseo

代碼解釋一覽表 第一部分：主體構件： 墻： 磚墻： gswpcd：〔鋼絲網片總長度〕：柱：內外墻上的柱計算一樣算四邊，每邊均算至板底；墻： 砌塊墻磚墻與砼墻相交時計算兩側，且均算至板底；梁：外墻的梁計算兩道外側和一道內側， 內墻則計算兩道內側。 tjcd：〔體積長度〕這個體積長度是不扣減柱所占的長度 jsjmj：〔腳手架面積〕不扣減柱 墻垛： zxmj：〔裝修面積〕墻垛的兩側的面積計算墻垛的抹灰及裝修面積時使用 tqzxmj：〔貼墻裝修面積〕墻垛的端頭的面積計算墻垛的抹灰及裝修面積時使用 女兒墻： tjcd：〔體積長度〕與墻的體積長度相同，這個可以代替計算女兒墻上的壓頂相關工程量， 如：壓頂體積＝tjcd*壓頂斷面積等 門、窗、門連窗： dkmj：〔洞口面積〕 kwwmj：〔框外圍面積〕通常，建筑物安裝門窗需要塞縫時，采用框外圍面積計算門窗工 程量；否則采用洞口面積計

accordingtoofficepartyofmasslineeducationpracticeactivitiesledgroupofunifiedarrangements,unitsmainledtoforcadresworkersshangatimespartylecture,duetohimselflevellimited,onlyputthisstageconcentratedlearningofexperiencetodayandeveryonecommonwithlearningexchange,purposeisletwefurtherdeepunderstandingmasslineofconnotation,in

由于獲得的變形監(jiān)測數(shù)據存在著偶然誤差,而直接進行基因表達式編程的模型建立,則預測結果往往與真實值相差較大。本文對含噪聲的觀測值進行小波包去噪,再分別使用去噪數(shù)據與原始數(shù)據進行建模,實驗對比分析表明噪聲對基因表達式編程模型的預測產生著一定的影響,并得出在建模前應該進行相關的去噪工作,從而建立的模型進行預測其結果與真實值相差較小,可達到對大壩的變形預測分析及大壩的安全監(jiān)控的目的。

通過對公路貨運量的預測方法進行研究比較,并根據公路貨運量形成的復雜和非線性等特點,建立bp神經網絡預測模型.利用黑龍江省公路貨運量及其相關影響因素的實際數(shù)據,確定網絡輸入與輸出樣本,并對bp神經網絡預測系統(tǒng)進行訓練和預測.通過對網絡輸出的誤差曲線圖的分析,驗證bp神經網絡預測系統(tǒng)的精確性和簡單方便性,提高了公路貨運量預測的精確性.

采用定性分析方法確定物流貨運量的影響因素,基于線性回歸方法建立數(shù)學模型。采集延安市貨運量相關數(shù)據,根據2001-2008年數(shù)據確定模糊回歸系數(shù)a,對2009-2012年公路物流貨運量進行計算,并采用實際數(shù)據與其他三種預測方法進行驗證。結果表明:線性回歸數(shù)學模型對物流貨運量進行預測精確度高,誤差較小。

公路客運量和貨運量預測是一個復雜的非線性問題,由于影響因素較多,難以用普通的數(shù)學方法建模,而建立bp神經網絡可以表達這些非線性問題。根據公路客運量貨運量歷史數(shù)據及其相關影響因素數(shù)據建立了bp神經網絡預測模型。利用實際數(shù)據確定網絡輸入與輸出樣本,對bp神經網絡預測系統(tǒng)進行訓練和預測。通過對網絡輸出預測結果與實際數(shù)據的分析,驗證了bp神經網絡預測系統(tǒng)的精確性和方便性,提高了公路客運貨運預測的精確性。

針對傳統(tǒng)公路貨運量預測中不考慮貨運供給特征和貨運需求量結構性變化的不足,提出了通過分輪軸類型的交通量調查和軸載譜調查,獲取基年車輛裝載量概率密度分布函數(shù),使用主流車型的短期平均運輸成本擬合得到車輛長期平均運輸成本函數(shù),根據運力均衡的思想和貨運需求價格彈性模型對計劃年分批量的公路貨運需求量進行修正,在此基礎上建立外部環(huán)境變化時計劃年公路貨運量的預測模型。