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1.
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
2.
为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型。根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM(1,1)预测模型。引入无偏灰色预测理论对GM(1,1)预测模型进行优化。构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测。利用马尔科夫理论对优化后的GM(1,1)预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值。研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了37.03%,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法。 相似文献
3.
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
4.
超大型油船(very large crude carrier，VLCC)目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对VLCC的AIS目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象，提出一种基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测方法。分析船舶AIS轨迹数据，得到油船历史停靠港口序列；根据VLCC轨迹提取习惯航路，以航路中的交叉点为依据设置观测线；利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向，对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵，建立VLCC目的港预测模型并进行预测。研究结果表明：在大多数情况下VLCC目的港预测的准确率可以达到70%以上；航线越固定、运行越规律的船舶，预测准确率越高；船舶越靠近目的港，预测越准确；重载状态下的船舶目的港预测更准确。 相似文献
5.
股市大盘指数的马尔科夫链预测法 总被引：1，自引：0，他引：1
韦丁源 《广西广播电视大学学报》2008,19(3):66-69
马尔科夫链是一种应用于随机过程问题中的有效预测方法.本文建立了股市大盘指数预测的马尔科夫链数学模型,并举例说明了如何应用. 相似文献
6.
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
7.
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
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10.
邹自德 《广州广播电视大学学报》2002,2(3):20-21
本文在力求使抽象模型反映事物发展基本规律的前提下 ,构建了二个简便的组合预测模型 ,并将其应用于专家组综合测评 ,取得满意效果 相似文献