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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.
针对在采用massive MIMO（multiple-input multiple-output）系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP（back propagation）神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值。自适应神经网络由基本BP子神经网络和特征降维BP子神经网络组成,可实现对给定训练集和预测集的自适应,基于用户射线追踪数据快速准确地预测用户的信道幅值。仿真结果表明,所提出的自适应神经网络在得到与系统级仿真方法精度接近的信道幅值的同时,可大幅降低获得信道幅值的时间开销;并且与采用传统BP神经网络相比,可以明显降低训练时间、预测误差大的用户数和平均预测误差。 相似文献
3.
复合材料是基于多种材料组分的不同组合方式经由相应工艺加工而成的新型材料,近年来凭借其优良的综合性能被广泛应用于交通、建筑等领域,其试验分析结果有时候与经验分析存在较大误差,从而建立可信的分析方法对复合材料承载性能进行验证具有十分重要的理论意义。基于长短期记忆（long short term memory,LSTM）深度学习网络模型的预测精度受数据序列长度影响,提出一种LSTM神经网络和Kalman滤波相结合的复合材料承载预测方法,既可以克服训练数据序列长度对传统LSTM神经网络的影响,又使得Kalman滤波可以从输入数据中学习。仿真结果表明,该方法可以获得优良的预测性能：LSTM-KF模型的承载预测误差将LSTM模型的预测误差从0.033 0 kN减小到0.016 0 kN,降幅为51.52%。 相似文献
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基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。 相似文献
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对数控机床进行热误差补偿是提升机床加工精度的重要途径之一。文章针对数控机床热误差测量系统存在的缺陷,提出了一种提升测量精度的圆心法,该方法针对位移传感器实际测量的数据进行了误差修正,从而获得准确的测量数据,提升了数控机床热误差测量精度,为数控机床热误差建模及补偿提供了可靠的数据保障。 相似文献
6.
《安徽职业技术学院学报》2022,(3):20-27
文章从断裂力学的裂缝粘结模型出发,通过对参数的回归分析推导出无腹筋高强混凝土梁抗剪承载力尺寸效应折减系数、纵筋配筋率系数和拱作用系数,提出了考虑尺寸效应、纵筋配筋率和拱作用的抗剪承载力计算公式。收集整理了311根无腹筋高强混凝土梁抗剪试验数据,通过对比本文计算公式与其他公式的抗剪承载力预测值,本文抗剪承载力计算公式能够准确地预测无腹筋高强混凝土梁抗剪承载力,并具有较高的预测精度和稳定性。 相似文献
7.
黄智袁洪 《中国科学院大学学报》2007,24(1):44-50
本文利用我国地壳形变监测网15个双频GPS观测站2000年7月1日到8日、14日到18日两个连续时段的数据评价了电离层网格校正算法在磁暴期间和平静期的精度。文中描述了算法的思想,重点计算了位于不同纬度区域以及不同空间环境下用户站的精度。并从系统的完整性出发,利用地学统计方法进一步分析了校正误差的空间相关性分布。这为网格点置信区间距离函数的构建提供了有用的信息。计算结果表明,位于中高纬的用户站精度较高,平均值约为0.4米左右,而低纬地区精度相对降低;此次磁暴期间,算法的精度明显降低,对于低纬地区的影响更为显著;校正误差随距离增大相关性降低,电离层平静期间,误差较小,周围邻近点的相关性较高,磁暴期间,误差增大,相关性减弱。 相似文献
8.
针对大型沉井拖航过程中的水阻力计算问题，利用CFD进行不同拖航速度和不同迎流角组合工况下沉井拖航水阻力数值模拟.对数值模拟结果进行分析，提出以水流速度为1.0 m/s时的CFD阻力计算结果作为预测基准值的预测方法.结果表明，该预测方法具有较高的精度，预测结果与CFD计算结果的误差在-2.0%~1.0%之间.使用预测方法计算沉井拖航水阻力时，对每个迎流角只需计算一个工况下的结果，可以大幅度减少计算量. 相似文献
9.
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
10.
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
11.
为提高潮汐预测精度,解决单一调和分析预测精度不高的问题,提出一种基于调和分析和自回归综合移动平均-支持向量回归机(autoregressive integrated moving average support vector machine for regression,ARIMA-SVR)的组合潮汐预测模型。潮汐分析中,潮汐可认为是由受引潮力影响的天文潮位和受环境因素影响的非线性水位的叠加。采用小波分析对潮汐样本数据进行去噪处理,使用调和分析法计算天文潮位,以调和分析法计算产生的残差作为非线性水位样本数据,并使用ARIMA-SVR模型进行潮高计算,最后将两部分的计算结果进行线性求和得到最终的潮汐预测值。利用美国旧金山港口实测潮汐数据进行预测仿真,结果表明,该组合模型解决了调和分析忽略非线性影响的问题,提高了潮汐预测准确率,可行且高效。 相似文献
12.
为准确预测世界石油船队总运力情况,收集近15年来世界石油船队总运力的统计数据,分别从总运力趋势波动和运力净增量波动两个方面进行分析。建立时间序列模型来揭示世界石油船队总运力的变化规律,用改进的模拟植物生长算法(plant growth simulation algorithm,PGSA)进行求解。与遗传算法进行对比,改进算法的程序运行时间、均方根误差和平均绝对百分比误差均较低,算法预测的结果与历史数据的拟合度达92. 32%,预测结果具有较高的准确性。分析思路和方法可为航运企业科学决策提供技术支撑。 相似文献
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青少年篮球运动员罚球心理稳定性诊断试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对青少年篮球运动员心理稳定性程度及其影响罚球命中率的效果进行定量诊断与分析，找出本队运动员罚球心理一般规律和个别差异，探寻提高罚球心理稳定性和命中率的有效训练方法。 相似文献
14.
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
15.
罚球控制训练研究 总被引：2，自引：0，他引：2
吴晓强 《北京体育大学学报》2004,27(8):1132-1134
60场国际大赛的罚球统计显示:罚球高峰时域在15～120 s之间,呈偏正态分布;罚球距停止比赛的时间愈长,罚球命中率愈高.据此认为,提高罚球命中率,应从时间、生理、心理等方面进行罚球控制训练. 相似文献
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加权灰色关联理论模型在辽宁海上交通事故分析与预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为增强海上交通运输安全，运用灰色系统理论中的加权灰色关联分析和预测的基本原理，改进关联系数的计算方法，并考虑各序列因子在不同点处的权重差异，对辽宁水域2007—2013年的船舶交通事故进行分析.建立该水域船舶交通事故总数与事故类型及发生时间的关联矩阵，根据得到的加权灰色关联度寻求事故的发生规律.将传统灰色关联理论与加权灰色关联理论的关联结果进行对比，验证加权灰色关联理论具有较好的精确性和层次性.建立船舶交通事故总数的预测模型，并对该水域的交通形势进行预测，同时将预测模型结果与实际数据相比较，得到模型预测精度，证明该模型合理、可靠，可以为海上交通事故的预防提供指导和借鉴. 相似文献
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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