本文提出了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接預(yù)測法,對公路貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測,并利用matlab工具箱予以了實(shí)現(xiàn).對2004和2005年公路貨運(yùn)量預(yù)測的結(jié)果表明,預(yù)測值與國家統(tǒng)計局公布的實(shí)際數(shù)值有很好的一致性,預(yù)測精度也高于其它rbf預(yù)測法,有很好的應(yīng)用性.

為了對民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)的分析和預(yù)測,針對反映民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo)之一——飛行事故萬時率,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列非線性預(yù)測模型及方法,對其進(jìn)行了分析研究和仿真驗(yàn)證,計算結(jié)果表明,該預(yù)測方法是可行的,并與實(shí)際具有較好的一致性。

公路貨運(yùn)量受多種因素影響,各因素的作用機(jī)制通常不能準(zhǔn)確地用數(shù)學(xué)語言進(jìn)行描述。采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grnn)對貨運(yùn)量進(jìn)行分析及預(yù)測。通過對1995~2003年南京市公路運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和擬合,用2004~2005年的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn),結(jié)果證明了grnn用于貨運(yùn)量預(yù)測的有效性。

通過對公路貨運(yùn)量的預(yù)測方法進(jìn)行研究比較,并根據(jù)公路貨運(yùn)量形成的復(fù)雜和非線性等特點(diǎn),建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型.利用黑龍江省公路貨運(yùn)量及其相關(guān)影響因素的實(shí)際數(shù)據(jù),確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出樣本,并對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測.通過對網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差曲線圖的分析,驗(yàn)證bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的精確性和簡單方便性,提高了公路貨運(yùn)量預(yù)測的精確性.

為簡化震害預(yù)測工作,提出一種以房屋普查數(shù)據(jù)為震害影響因子并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為工具的震害預(yù)測方法。從以往震害實(shí)例中選取了具有典型破壞特點(diǎn)的建筑物作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,用收集的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練并得到了收斂的網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用此收斂的網(wǎng)絡(luò)對一組新的房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測,結(jié)果表明了運(yùn)用此方法和模型的實(shí)用性。

針對深基坑系統(tǒng)的復(fù)雜的非線性及基坑工程變形多步預(yù)測的重要性,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入其中。分析了用bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多步預(yù)測時存在的不足,提出了基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑工程變形多步預(yù)測模型。通過一軟土深基坑工程變形多步預(yù)測實(shí)例的分析,論證了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于基坑工程變形多步預(yù)測的可靠性和實(shí)用性。該方法有效可行,在其他領(lǐng)域的多步預(yù)測中同樣具有廣闊的應(yīng)用前景。

房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一,因此,科學(xué)預(yù)測房地產(chǎn)價格指數(shù)具有十分重要的意義。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于房價指數(shù)預(yù)測,收集我國主要城市的房地產(chǎn)價格指數(shù)數(shù)據(jù),使用spssclementine軟件進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測方法是可行的和有效的。

文章針對房地產(chǎn)價格的動態(tài)特性,提出了基于elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價格預(yù)測方法,并通過其對上海市房地產(chǎn)價格的預(yù)測,證明了該方法的有效性,為房地產(chǎn)價格預(yù)測提供了一條新的方法。

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)地選取影響商品住宅價格的影響指標(biāo)為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實(shí)現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預(yù)測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進(jìn)行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差反向...

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測。以鎮(zhèn)江市勘察測繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報告為工程背景,以地震波靜力觸探測試(scptu)測得的4個指標(biāo)(錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力)為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過與現(xiàn)場靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對,得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過與傳統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測樁基豎向承載力,精度較高。

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測。以鎮(zhèn)江市勘察測繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報告為工程背景,以地震波靜力觸探測試（scptu）測得的4個指標(biāo)（錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力）為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過與現(xiàn)場靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對,得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過與傳統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測樁基豎向承載力,精度較高。

提出了一種基于灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先利用頻域分解消除負(fù)荷序列的周期性,然后利用灰色模型計算負(fù)荷序列的歷史擬合值和未來預(yù)測值,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在歷史數(shù)據(jù)中選擇一天作為基準(zhǔn)日,以該基準(zhǔn)日的量為參照,以負(fù)荷的灰色模型擬合值相對基準(zhǔn)日的變化量,以及溫度變化量為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,實(shí)際負(fù)荷變化量為輸出,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測待預(yù)測日負(fù)荷的變化量,加上基準(zhǔn)日負(fù)荷后得到預(yù)測負(fù)荷。該方法綜合了灰色模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點(diǎn),仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。

公路客運(yùn)量和貨運(yùn)量預(yù)測是一個復(fù)雜的非線性問題,由于影響因素較多,難以用普通的數(shù)學(xué)方法建模,而建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)這些非線性問題。根據(jù)公路客運(yùn)量貨運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)及其相關(guān)影響因素數(shù)據(jù)建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出樣本,對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。通過對網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的精確性和方便性,提高了公路客運(yùn)貨運(yùn)預(yù)測的精確性。

基于混沌優(yōu)化-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁豎向極限承載力預(yù)測方法——分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌優(yōu)化的特點(diǎn)，并將混沌優(yōu)化方法和梯度下降法結(jié)合起來構(gòu)成一種新的組合搜索優(yōu)化方法。結(jié)合珠江三角洲大量試樁資料，建立了基于混沌優(yōu)化一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁極限承載力預(yù)測模型。實(shí)例研...

為提高鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測準(zhǔn)確性,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法,計算分析了與鐵路貨運(yùn)量相關(guān)的主要社會指標(biāo),確定鐵路貨運(yùn)量的影響因子分別為鐵路運(yùn)營里程、鐵路電氣化里程、鐵路復(fù)線比重、公路運(yùn)營里程、固定資產(chǎn)投資總額和鋼材產(chǎn)量。將所確定的因子作為鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測指標(biāo),建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行了應(yīng)用測試。結(jié)果表明：bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度,最大相對誤差為3.7%,平均相對誤差為2.3%。該方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測精度,可為我國鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測研究提供方法支撐。

文章通過分析調(diào)查影響自貢房地產(chǎn)市場的主要因素,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合自貢住宅市場的實(shí)際情況,建立兩類bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型:基于時間序列的趨勢預(yù)測模型、基于影響因素的回歸預(yù)測模型,預(yù)測了自貢房地產(chǎn)市場價格走勢。模擬預(yù)測2010年的結(jié)果證明了2011年房價預(yù)測的有效性,可為自貢城市建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的指導(dǎo)意見。

基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法——根據(jù)巖土邊坡的力學(xué)特性和幾何尺寸，將遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合在一起，建立了基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法．為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算效率和克服bp算法的局部極小的缺陷，采用遺傳算法進(jìn)化神經(jīng)...

結(jié)合灰色模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),對兩種模型進(jìn)行有機(jī)地組合,構(gòu)建一種改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測船舶流量方法。以實(shí)際船舶交通流量和主要影響因素為數(shù)據(jù),運(yùn)用遺傳算法改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對上海洋山港的船舶交通流量進(jìn)行預(yù)測,計算和matlab仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不僅精度較高,而且能準(zhǔn)確預(yù)測船舶交通流量的變化規(guī)律。

為了考慮除負(fù)荷本身外的其他因素對短期負(fù)荷的影響,提出了基于相似度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期協(xié)同預(yù)測模型。該模型首先通過計算負(fù)荷曲線的相似度對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,然后選擇與預(yù)測時刻相似度較相近的數(shù)據(jù)對未來時刻的負(fù)荷利用相似度進(jìn)行預(yù)測,對于出現(xiàn)的誤差,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合其他因素進(jìn)行預(yù)測糾正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該協(xié)同預(yù)測模型較之單純的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在小波理論基礎(chǔ)上的一種新型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有許多優(yōu)良特性。本文分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),建立了電力負(fù)荷的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,設(shè)計了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),給出了小波網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)節(jié)算法。對實(shí)際電力負(fù)荷預(yù)測算例,以及與bp網(wǎng)絡(luò)的對比研究實(shí)驗(yàn)表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非平穩(wěn)信號能進(jìn)行有效地預(yù)測,比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測精度。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究(續(xù))——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進(jìn)行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差...