共查询到16条相似文献，搜索用时 531 毫秒
1.
为降低船舶交通流量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色模型和反向传播(BackPropagation,BP)神经网络模型优缺点的基础上,构建灰色神经网络模型预测船舶交通流量.以实际测量值作为初始数据构建不同的灰色模型,各种灰色模型的预测值作为神经网络的输入值,得到最佳预测模型.实例分析表明:灰色神经网络模型可提高预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型;该模型具有所需初始数据少和非线性拟合能力强的特点,用于船舶交通流量预测是可行和有效的. 相似文献
2.
为提高长山水道船舶交通流量的预测精度，对灰色系统中的GM(1,1)模型进行优化.在对长山水道船舶交通流量进行分析的基础上，通过改进GM(1,1)模型背景值、改变初始条件、增加新信息优先权、引入残差修正等方法对GM(1,1)模型进行优化.通过该优化模型的预测数据与历史数据的比较验证了该优化模型的准确性和可靠性.最后用该优化模型对长山水道2015—2016年的船舶交通流量进行了预测. 相似文献
3.
为提高船舶交通事故的预测精度,提出将自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型与BP神经网络组合的船舶交通事故预测方法。该方法考虑船舶交通事故的复杂性和非线性因素,充分结合ARIMA模型与BP神经网络的优势,分别从简单加权和残差优化角度对ARIMA模型与BP神经网络的不同组合方法进行比较研究,并将其应用于2000—2018年英国籍船舶交通事故预测中。结果表明:与ARIMA模型、BP神经网络和ARIMA-BP的简单加权组合预测方法进行对比,ARIMA-BP的残差优化组合预测方法的预测精度最高,其均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为7.16、6.0和4.9%。本文提出的船舶交通事故预测方法可以为相关人员的决策提供指导。 相似文献
4.
为提高船舶交通量的预测精度,在BP神经网络的基础上结合马尔科夫预测模型建立一个新的预测模型.采用通过长江九江大桥的月度船舶交通量数据进行模型训练、验证和预测,求出相对残差值,将相对残差的前8项归一化后划分为3个状态,利用马尔科夫预测模型修正BP神经网络的预测值.该新模型将BP神经网络的相对残差值区间从[-12.9%,12.3%]降低至[-9.9%,5.4%].该模型能提高船舶交通量的预测精度,用于预测船舶交通量是可行的. 相似文献
5.
为了改进BP算法预测性能,提出QPSO-BP模型.该模型采用DELTA势阱改进的量子粒子群(QPSO)算法优化BP网络的权值与阈值,然后利用各年的GDP数据进行训练和预测.结果表明:经过DELTA势阱改进的QPSO优化BP算法模型比PSO-BP模型和BP神经网络更稳定,预测精度更高且泛化能力更强.与文献中所用模型的运算结果相比较,这种改进模型运算结果的相对误差和平均误差更小,在准确性上也有一定的优势. 相似文献
6.
郭维民 《山西师大体育学院学报》2013,(5):95-97
针对原始数据序列建立灰色GM（1,1）模型,然后利用BP神经网络对GM（1,1）模型预测值加以校正,得到GM（1,1）与BP神经网络组合预测模型。通过运用田径比赛项目相关成绩序列进行模型检验,相比单纯的GM（1,1）模型,组合模型具有更高的预测精度,表明了组合模型预测的可行性。 相似文献
7.
针对自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型在船舶纵摇角度预测时不具有普遍适用性问题,提出使用自回归综合移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行纵摇角度预测,并采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型定阶。对纵摇角度值序列数据进行平稳性检验和差分运算,确定ARIMA模型的适用性;采用具有针对性适应度评价函数的PSO算法进行模型定阶,并优化PSO算法的权重计算方法。通过仿真对比验证本文所提方法的科学性和有效性。仿真结果表明:采用改进PSO算法进行模型定阶的方法能够有效提升模型的预测精度,具有更好的预测效果。 相似文献
8.
为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。 相似文献
9.
为进一步提高船舶航行动态预测的精度,提出将长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络应用到船舶航行动态预测。将船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据转化为航行动态时间序列数据用于LSTM网络的训练和测试。将预测结果与传统的航迹推算法、BP(back propagation)神经网络法等的预测结果进行对比,结果证明:基于LSTM网络的船舶航行动态预测模型具有精度高、鲁棒性强、通用性好等特点。预测结果可以为船舶交通管理中心(vessel traffic services,VTS)的监管提供参考,在预警船舶碰撞、搁浅等事故方面具有较高的实际应用价值。 相似文献
10.
基于改进思维进化算法的神经网络负荷预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高短期电力负荷预测精度文章提出了IMEA-NN预测模型。本文使用改进的思维进化算法对神经网络进行优化。建立了结合思维进化算法的神经网络短期负荷预测模型,该优化算法改善了思维进化算法的缺陷,改善了神经网络的泛化能力,从而明显提高了模型的预测精度,预测负荷的平均误差可以控制在1.5%以内。证明此算法对于电网短期负荷预测是实用的和有效的。 相似文献
11.
为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
12.
张虎 《苏州市职业大学学报》2021,(1)
针对早高峰短时交通流量预测数据少、波动大的特点,提出用灰色模型进行预测。将灰色GM(2,1)改进为灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型,以提高预测精度。针对粒子群算法(PSO)的早熟现象,将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法,应用混沌粒子群算法(CPSO)寻找灰色GM(2,1,λ,ρ)预测模型最优的参数λ和ρ。结合两者提出了基于CPSO–GM(2,1,λ,ρ)的早高峰短时交通流预测模型。利用VISSIM对研究路网进行微观交通仿真,通过VISSIM–Excel、VBA–Matlab平台实现了短时交通流量预测和路网微观交通仿真数据的交互,对集成交通控制系统的架构进行了方案设计。仿真结果表明,结合流量预测的路网优于固定信号配时下的路网仿真。 相似文献
13.
基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测 总被引：2，自引：0，他引：2
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度. 相似文献
14.
由于船舶轴系支点轴承缺乏相应的振动烈度评判标准,结合支点轴承的日常监测数据,采用箱形图制定低转速工况下的界限值,根据振动烈度随转速增加既有线性增长又有指数增长的趋势,利用灰色线性回归组合模型对高转速工况下的界限值进行预测,并与BP神经网络模型的预测效果进行对比分析.结果表明,箱形图法制定的低转速工况界限值比较合理,灰色线性回归组合模型的预测值比BP神经网络模型的更加准确、稳健,其平均相对误差为2.634%. 相似文献
15.
为提高船舶市场趋势预测的精度,针对以往在神经网络应用时仅单纯改进隐层环节算法的局限性,综合模糊聚类方法、数据修正和插值算法,对输入环节的数据进行降维和增量处理,构建船舶市场趋势预测的三阶段模型.首先,利用模糊聚类方法对历史数据进行分类,降低数据非线性;然后,通过数据修正和插值算法,在不改变数据规律的情况下增加每类数据的数据量;最后,利用处理完毕的数据训练神经网络.实例结果证明,三阶段模型在船舶市场趋势预测方面是有效的. 相似文献
16.
由于恒值空调已经不能满足船舶舱室人员的热舒适要求,运用遗传算法求解热舒适方程,并提出利用遗传算法改进神经网络的船舶舱室热舒适预测模型。仿真结果表明,该模型具有良好的仿真性能,预测准确性高。该模型对提升船舶舱室的环境质量和提高船舶工作人员及乘客的热舒适度起到很大的帮助。 相似文献