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相似文献
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1.
基于神经网络的交通事故仿真预测方法   总被引:4,自引:2,他引:2  
通过对道路交通事故影响因素的分析,建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型,并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法.结合我国1978~2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较.结果表明RBF神经网络的平均误差和收敛次数分别为1.19%和701次,而BP神经网络则为9.8%和2401次,可见RBF神经网络具有更快的运算速度和更高的精度.  相似文献   

2.
关于应用软件保证在应用中安全可靠,应研究软件可靠性预测问题.针对软件可靠性预测系统是一个多因素的、非线性的复杂系统,传统设计高精度的准确数学模型预测方法是相当困难,RBF神经网络是一种非线性预测能力相当强的预测方法.为了提高软件可靠性预测的准确率,提出一种粒子群优化RBF神经网络的软件可靠性预测模型.模型首先将软件可靠性因子作为RBF神经网络的输入,软件可靠性准确率作为RBF神经网络的输出,然后将RBF神经网络的参数初始为粒子群中的粒子,软件可靠性准确率作为粒子优化的目标函数,通过粒子群之间的协作来获得RBF神经网络最优参数,用最优参数对RBF神经网络对软件可靠性进行预测.仿真结果表明,与传统软件可靠性预测方法相比,粒子群优化RBF神经网络对软件可靠性预测的精度更高,收敛速度更快,同时解决了传统RBF神经网络参数寻优难题,更加适合于软件可靠性预测.  相似文献   

3.
研究粮食产量准确预测问题,粮食产量变化多种因素综合结果,针对各因素间具有十分复杂的非线性关系,传统预测方法无法反映粮食产量非线性变化规律,导致粮食产量预测精度低.为了提高粮食产量预测精度,提出一种RBF神经网络的粮食产量预测方法.通过采用非线性能力强的RBF神经网络对粮食产量数据进行非线性定阶,通过最优阶数对粮食产量模型进行重构,然后利用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,获得粮食产量最优预测模型,最后对粮食产量进行预测.通过对1 978 - 2008年中国粮食产量进行仿真,实验结果表明,相对于ARIMA、滑动平均和支持向量机等预测模型,RBF神经网络预测精度高,速度快,证明改进方法为粮食产量预测提供了一种新的途径.  相似文献   

4.
本文提出了利用RBF神经网络和Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明RBF神经网络和Elman神经网络都能很好的预测网络时延,通过对比仿真结果分析,得出各自进行时延预测的适用条件.  相似文献   

5.
神经网络在股票价格预测中的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究准确优化预测股票价格问题,针对影响股票价格具有非线性、不稳定的特征,股票价格由于受到社会经济因素的影响,变化大.采用传统神经网络方法在股票价格预测中易陷入局部极小值,泛化能力受到影响.为了提高股票价格精度,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的RBF神经网络(RBFNN)股票价格预测模型.利用粒子群优化算法的良好的寻优能力,对RBF神经网络参数进行优化,从而加快RBF神经网络运算速度,并提高了RBF神经网络的预测精度.利用粒子群优化的RBF神经模型对上证指数(000001)股票价格进行了验证性测试和分析,实验结果表明,相对于各参比模型,经过粒子群优化的RBF神经网络模型预测方法有更好的收敛性,更强的学习能力,显著地提高了预测精度,可为预测提供依据.  相似文献   

6.
有效的刀具寿命预测可以提高加工效率,保证工件加工精度,因此具有重要的研究价值.刀具寿命预测受到刀具材质、切削参数以及加工材料等多因素的影响,导致刀具寿命难以准确预测.针对这一问题提出了一种利用粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法优化径向基(radial basis function, RBF)神经网络的刀具寿命预测方法.首先用PSO算法优化RBF神经网络的主要参数中心值c,宽度σ以及连接权值w,然后将影响刀具寿命的多个因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元,寿命作为输出神经元进行刀具寿命预测.论文提出的基于PSORBF神经网络的刀具寿命预测方法,经实验证明该算法平均相对误差为6.16%,与标准的RBF神经网络预测结果相比降低了17.14%,具有可行性.  相似文献   

7.
研究天燃气负荷预测问题,由于天燃气负荷受人口增多用量增大及天气、季节、节假日等因素影响,具有周期性和随机性的变化规律,形成一种非线性特性,传统预测方法无法进行准确的预测,预测精度比较低.为了提高天燃气负荷的预测精度,提出一种基于RBF神经网络的天燃气负荷预测方法.首先对天燃气负荷历史数据进行预处理,剔掉一些异常的数据,然后将数据输入到RBF神经网络中学习,采用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,从而建立最优的天燃气负荷预测模型.采用某企业的天燃气负荷数据对模型的性能进行验证,实验结果表明,相对于传统预测方法,RBF神经网络提高了天燃气负荷预测精度,是一种较好的天燃气预测方法.  相似文献   

8.
粒子群优化RBF神经网络的短时交通流量预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点,为了更准确地对交通流量进行预测,实现交通智能控制和规划是主要问题.交通流量预测中存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢,泛化能力差等问题,影响了交通流量预测的实用性和准确性.提出基于粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法.利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对短时交通流量进行仿真预测,仿真结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较高的预测精度,比RBF预测模型精度高、收敛快.PSO算法优化的RBF神经网络,适用于短时交通流量预测,预测精度较高,具有推广应用价值.  相似文献   

9.
基于粒子群优化RBF神经网络原油含水率预测   总被引:4,自引:1,他引:3  
吴良海 《计算机仿真》2010,27(5):261-263,300
原油含水率预测对于确定油井水、油层位以及估计原油产量有着非常重要意义。BP神经网络是最近常用的原油含水率预测方法,然而,由于BP神经网络存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,影响了其预测的实用性和准确性,对此,提出基于粒子群优化RBF神经网络(PSO-RBFNN)的原油含水率预测方法,粒子群优化算法用于RBF神经网络参数优化。在分析原油含水率预测的影响因素基础上,建立粒子群优化RBF神经网络的原油含水率预测模型。实验结果表明,在原油含水率预测中,基于粒子群优化RBF神经网络比BP神经网络有着更高的预测精度。  相似文献   

10.
基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测   总被引:5,自引:0,他引:5  
张颖璐 《计算机科学》2008,35(5):177-179
介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法.  相似文献   

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