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在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。 相似文献
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针对交通事故发生的特点,探讨了灰色系统和时间序列模型在道路交通事故预测中的具体应用,在介绍分析道路交通事故灰色性的基础上,建立了基于灰色预测理论的交通事故预测模型,并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测,其结果是可信的． 相似文献
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由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
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基于已有关于旅游相关预测的文献大都采用单一预测模型,例如灰色系统理论模型、人工神经网络、时间序列预测等、缺乏对旅游的组合预测的研究。文章尝试在IOWHA算子的基础上构建组合模型,进而对安徽省的的旅游总收入进行预测。预测结果表明基于IOWHA算子的组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是有效合理的。 相似文献
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交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。 相似文献
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分析了RBF神经网络在事故预测领域的适应性,提出了采用RBF神经网络建立道路事故预测模型．利用我国1990—2009年道路交通事故数据,运用RBF神经网络建立了非线性回归预测模型,并利用该模型预测了2000—2010年的道路交通事故死亡人数,结果显示该模型具有较高的可靠性,可为我国道路交通管理提供数据支持。 相似文献
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道路交通事故的发生存在诸多不确定因素,为研究其内在规律,掌握其发展趋势,对道路交通事故进行有效预测具有重大意义.以福建省2008-2012年道路交通事故次数为例,应用灰色系统理论,构建道路交通事故次数灰色GM(1,1)预测模型和灰色优化GOM模型,对事故原始数据经生成处理后预测分析,通过对比两者所得出的相关指标,结果表明灰色优化GOM模型较灰色GM(1,1)模型的预测精度高,适合对未来道路交通事故进行预测. 相似文献
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基于灰色神经网络串联组合模型的涌水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用矿井涌水量实测值建立灰色理论与神经网络串联组合的预测模型,即利用不同灰色模型预测值训练神经网络进行预测,提高矿井涌水量的预测精度,先后建立了GM（1,1）、二次参数拟合GM（1,1）模型,将其与BP神经网络模型串联形成最终预测模型,以淮南矿区潘三矿西翼矿井涌水量预测为例,结果说明了该模型具有较高的准确性。 相似文献
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在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。 相似文献
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基于BP神经网络的云南国际旅游需求预测 总被引：6，自引：0，他引：6
在阐述BP神经网络基本原理的基础上，建立了云南旅游需求的BP神经网络模型，并对云南旅游外汇收入及入境游客人数进行了预测和分析，在预测中首次引入了每人次旅游外汇收入的概念．分析结果表明，人工神经网络方法在旅游预测中的应用是可行的，而且是十分有效的． 相似文献
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为了提高传统方法生成交通拥堵指数（TPI）的准确率,引入一种基于经验模态分解（EMD）与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先,利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺度下的IMF分量和剩余分量;然后,通过偏自相关函数（PACF）计算各分量的滞后期数,以此确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量;之后,通过上述方法计算出各分量预测值并相加;最后,计算出总预测结果。通过计算结果可知,EMD-PACF-Elman预测方法3个评价指标（平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分误差）的计算结果与单一Elman神经网络模型、EMD-Elman神经网络模型、单一BP神经网络模型、EMD-BP神经网络模型相比都为最低,分别为0.562 4、0.598 9、0.110 7。因此, EMD-PACF-Elman预测方法可以有效地预测TPI,同时也为进一步预测交通拥堵趋势提供了依据。 相似文献
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基于AHP的灰色关联分析法在企业竞争力评价中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
陈涛 《内江师范学院学报》2008,23(8):58-61
将AHP法和灰色关联分析法相融合建立企业竞争力综合评价模型．以AHP法计算出准则层中各竞争力指标权重作为灰色关联分析法的待检模式向量,以方案层中各竞争力指标相对权重组成企业竞争力特征矩阵,再计算出灰色关联度,由此得到企业竞争力大小排序．通过实例分析说明这种融合方法具有可行性和科学性． 相似文献
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随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度. 相似文献
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李志浩 《宁波广播电视大学学报》2010,8(3):53-56
随着我国汽车保有量的增加,交通事故赔偿纠纷也逐年增多。道路交通事故责任主体确定的适当与否直接影响到受害人能否得到足额的赔偿,本文以道路交通事故责任主体的立法例比较作为切入点,对交通事故责任主体理论基础进行了论述,分析了我国现有交通事故责任主体法律规定的优缺点,并对即将生效的《侵权责任法》中交通事故责任主体的规定进行了评析,在此基础上对我国交通事故责任主体的立法完善提出了建议。 相似文献