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1.
林安东 《上海海事大学学报》2000,21(3)
介绍了基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型 ,并应用灰色预测法和三次指数平滑预测法两种单项预测法建立上海港集装箱吞吐量的组合预测模型 ,并运用此模型对 2 0 0 0～ 2 0 0 1年上海港集装箱吞吐量进行了预测 相似文献
2.
针对传统的货运生成模型处理非线性影响因素能力差的问题，运用BP神经网络建立城市货运生成多变量非线性预测模型。在对城市货运生成量影响因素进行分析的基础上，选取就业人数、地区GDP和消费品零售总额3个指标作为输入变量，以城市公路货运量和城市货运总量为输出变量，构建BP神经网络预测模型。该模型能揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系，在实证研究中取得了较理想的结果。通过实际货运量与BP神经网络预测结果的对比，验证了该模型在货运量预测方面的可行性。 相似文献
3.
组合预测是利用各种预测模型所包含的独立有用预测信息对事物未来发展趋势进行预计、估测的过程。本文采用灰色系统理论中的关联分析方法,提出以参与组合的单个预测模型与被预测对象的关联系数和关联度为依据,确定变权重的组合预测模型方法。通过单项运动成绩的预测实例,显示了基于灰关联变权的组合预测方法是一种比单一预测方法更能收到较好预测效果的佳法。 相似文献
4.
由于时间序列在各领域的广泛应用，时间序列预测已经引起越来越多的关注，但关于多维时间序列的预测关注较少.然而，多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题，提出基于k近邻（k-nearest neighbor，k-NN）和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测，得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合，得到最终的预测结果.实验表明，该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型. 相似文献
5.
为提高水上交通事故的预测精度,将引入弱化算子序列的灰色模型和支持向量回归模型的预测结果进行组合,进而构建基于IOWA算子的组合预测模型。以全国和长江某流域水上交通事故历史数据为预测样本,将组合预测模型的预测结果与其他预测模型的预测结果进行对比。结果显示:组合预测模型的预测精度更高,能更好地反映水上交通事故的发展趋势。 相似文献
6.
针对优选组合预测模型的择优难问题,依据灰色系统理论关联度分析的基本原理,提出了预测模型最优选择的综合评判法,并应用于京津唐电网月度负荷预测中,有较强的自适应性和较高的预测精度. 相似文献
7.
为提高“船闸+升船机”协同控制模式下的内河水运枢纽通航设施工作效率,分析该模式下通航设施和船舶过坝特点,提出一种用于“船闸+升船机”协同控制的基于滑动时间窗的船舶调度两阶段双目标整数规划优化模型。第一阶段采用滑动时间窗和先到先服务规则,设计不同船型的船舶过闸编队方案;第二阶段仍采用滑动时间窗,建立以船舶平均延误时间最短和最大泊位占用数最小为目标的双目标整数规划优化模型。使用带精英策略的非支配排序遗传算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-Ⅱ)进行求解,分别对船舶稀疏过坝、船舶密集过坝、船舶部分时段集中过坝3种情形进行仿真分析,并与不采用滑动时间窗的排队论模型进行比较。结果表明,3种情形下船舶平均延误时间均缩短了15%以上。 相似文献
8.
为实现船舶设备的预测性维护,提高轮机人员工作效率,提出一种由Elman神经网络修正的自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型用于设备运行数据预测。对输入数据进行平稳化处理,建立相应的ARIMA模型;引入Elman神经网络对ARIMA模型的预测残差进行分析并建立Elman残差预测模型;将ARIMA模型的预测值与Elman残差预测模型的预测值相加,得到最终预测值。采用“育鲲”号船某航次中冷器的海水出口温度数据进行模型的训练和验证,将Elman-ARIMA组合模型与单一模型预测结果的平均绝对百分比误差进行对比分析,结果表明,Elman-ARIMA组合模型具有较好的预测性能。 相似文献
9.
针对季节性时间序列具有增长性和周期性的特点,将其进行分解建模,并与灰色系统理论相结合,首次提出了灰色加法组合预测模型.通过京津唐电网中的应用表明,此方法简单有效,对于季节性预测问题有很强的实用性和较高的预测精度. 相似文献
10.
灰色预测理论在船舶机械故障诊断中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高利用灰色预测模型在船舶机械故障诊断中的精度,先建立传统的GM(1,1)模型,并找出其不足。针对此不足,提出将改进欧拉算法应用于灰色预测模型的求解。经计算验证,改进的灰色预测模型的绝对关联度为0.995,方差比为12.61%,小误差概率为100%,均符合一级精度等级。结合油液光谱分析和工程阈值制定,将改进的灰色预测模型应用到某船综合传动装置的可靠性检验中,根据预测油液中Fe质量浓度的变化,成功地监测到综合传动装置的故障异常征兆信息,有效地防止了故障的发生。 相似文献
11.
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
12.
采用调查访问法、献资料法、数理统计法等，对三峡库区学校化、体育教育进行全方位调查研究。主要结果显示：1)整体教育水平和层次较低；2)学校布局不合理；3)经费不足，化、体育教育设施较差；4)化、体育师资队伍不足，学历偏低，职称结构不合理；5)教育基础薄弱、不稳，教师外流现象较为严重。研究目的：旨在为有关职能部门了解、制定完善库区移民学校化、体育教育的对策提供理论依据，以推动库区移民学校化、体育教育的长足发展。 相似文献
13.
为在航运低迷期使航运企业实现收益最大化,根据航运下行期运力过剩的现状,在现有航线配船模型的基础上,结合现阶段航运下行期的特点,建立混合整数规划模型.首先对集装箱班轮在多条航线上的班轮数量和航次设计构建整数规划模型,将航线配船问题的可行解用染色体形式表示,对航线配船和航次设计进行优化,然后通过MATLAB编程的遗传算法得到该问题的满意解.以某班轮公司为例,对模型和遗传算法的有效性进行验证.结果表明,该方法对于班轮公司根据航运下行期的特点设计合理的航线配船方案具有重要的参考意义. 相似文献
14.
为降低海河集散运输的总运输成本,根据对三程运输、江海直达运输和减载运输特点的评价,研究干散货海河集散的优化问题.在成本最低基础上,考虑运量变化对干散货海河集散的影响.从大型制造企业和船运公司的角度构建一个运量变化的干散货海河集散模型.以铁矿石内河运输为例,将鲁棒优化模型与普通模型进行对比.结果表明,虽然鲁棒优化模型使得成本小幅度提高,但可以有效地控制运量变化对运输网络的影响,使得优化后的模型能够处理有一定变化幅度的运量. 相似文献
15.
聚焦集装箱托运人货运选择偏好调查,对意向选择实验(stated choice experiment,SCE)设计方法(问卷设计的核心)进行研究。基于D-error和S-error两个效率指标,提出一种均衡调查效率与调查成本的SCE设计新方法。以义乌至宁波集装箱运输为例,利用试调查数据和新设计方法设计SCE。研究发现:新设计方法的D-error和S-error指标值分别为0.0443和20,小于传统正交设计法的0.0562和61;基于新设计方法、正式调查的SWAIT多元Logit模型(multinomial Logit model proposed by SWAIT,MNLS模型)在拟合优度和显著参数数目上均优于基于正交设计法、试调查的MNLS模型。结果表明,新设计方法能够以较小样本量得到拟合优度更好的模型,揭示更多的托运人货运选择偏好信息,可为高效率、低成本地采集托运人货运选择偏好数据提供一种新途径。 相似文献
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第五代(5G)无线通信网络采用的大规模多输入多输出(MIMO)技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外,对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数,提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法,对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性,相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布,因此可以作为实时预测的先验参数进行设定。实验结果表明,该方法预测效率比传统ARMA方法提升6倍左右,信道容量的平均误差最小为5.91%。最后,采用某市区的实测数据验证相空间重构方法的有效性,信道容量的预测平均误差最小为0.91%。 相似文献
17.
在电离层风暴期,现存的电离层F2层临界频率预测方法不能满足实际应用的要求。根据磁层ap系数和太阳黑子月均值作为风暴期训练序列,本文提出了一种基于神经网络的电离层F2层临界频率预测新方法。模拟结果表明,这种新方法比现有的预测方法（STORM模型和Cander提出的神经网络方法）具有更好的预测性能。 相似文献
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托运人的异质性对其货运方式选择行为具有重要影响,忽略异质性问题将会导致预测错误.在分析现有异质性处理方法优缺点的基础上,指出随机参数Logit模型能更好地处理该问题.建立考虑异质性的国际集装箱内陆段运输链选择行为模型,阐述采用极大模拟似然法估计参数的步骤,对随机参数的分布形式和抽样方式进行讨论.以浙江义乌市为例进行实证分析,结果表明,内陆运输总时间对义乌不同国际集装箱托运人的效用呈现出对数正态分布的规律,考虑异质性所建立的模型拟合度更好,且具有更好的解释能力. 相似文献
19.
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