基于灰色径向基神经网络模型的流量预测与分析

根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,本文提出了基于灰色系统及径向基神经网络的组合预测模型。通过采集园区节点交换机的流量数据,在分析网络流量时间序列特性的基础上建立灰色GM（1,1）模型,并采用径向基神经网络对预测模型残差进行修正。实验结果和仿真实验表明,组合模型效果及预测精度远优于单一灰色预测模型。     

基于改进灰色神经网络的故障预测方法研究

故障预测技术是电子装备预测与健康管理（PHM）领域的核心内容, 对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合, 构建灰色神经网络模型并对其进行分析; 然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进, 提出一种基于改进灰色神经网络的故障预测模型; 最后以某型脉冲测量雷达中频接收组合中的压控振荡器为例, 以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证。预测结果表明, 将该预测方法应用于电子装备PHM是行之有效的, 可有效提高故障预测精度。     

基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型

为衡量网络运行负荷和运行状态,对网络进行合理规划,在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上,结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果,以及神经网络补偿器,提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

空中交通流量管理方法初探

空中交通管理是为解决空中交通拥挤而进行的系统化管理,文中介绍了空中交通流量管理的基本概念,并进行了流量管理方法的初探,同时提出了改善流量拥挤现状的环境和合理化建议。     

基于灰色神经网络的商品销售预测

该文采用灰色神经网络的计算方法对产品的需求进行评估推测,该推测是商品销售推测的组成部分,它直接影响到企业的生产,销售,投资等诸多方面,是决策者决策的有力依据。该方法结合了灰色系统理论和人工神经网络理论,力求展现一种最新的预测方法,是用计算机分析运算来预测一种少数据,信息不确定的现实事物,以达到最终的目的。     

空中交通流量管理研究综述

根据空中交通流量管理发展历史以及已经提出的一些模型和算法，从地面等待策略、终端区流量管理和具有再寻径能力的空中流量管理3个主要研究侧重点进行简要综述。分别讨论了各种情况下的地面等待情况、终端区的不同排序算法以及具有寻径能力流量管理的几种主要模型．比较了各种模型和算法的一些优缺点。介绍了有关空中交通流量管理存在的一些主要问题。提出了一些解决办法，同时还介绍了未来空中交通管理的发展模式。     

基于灰色神经网络的污水处理厂水质预测研究

针对中小型污水处理厂出水监测设备长期监测精度不稳定的实际情况,利用灰色理论和广义回归神经网络建立了灰色神经网络模型,根据采集到的污水处理厂进水参数对出水参数进行预测,并对灰色神经网络模型和广义灰色神经网络模型的预测结果进行了对比,对比结果表明:这种灰色神经网络模型的精度明显优于广义神经网络模型,适合应用。     

地区生产总值的灰色神经网络预测

灰色神经网络是将灰色系统与神经网络融合建立的模型。本文利用该模型对某市的生产总值进行了模拟和预测。该模型融合了两者的优点,能够充分发挥灰色系统建模简单,所需数据少,运算方便和神经网络非线性处理能力强的优势,降低使用单一模型预测的危险性,提高了预测精度。     

基于灰色神经网络和自适应网络过滤的流量预测模型

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。在灰色神经网络研究的基础上,提出一种新的网络预测方法,通过自适应过滤法对灰色神经组合模型时产生的残差进行修正,从而达到比较精确的效果。实验结果表明,该方法有效可行。     

基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测

当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时川点发生突变，出现严重扰动系统的异常数据时，提出不应直接按原始数据建模预测，而应根椐实际情况适当地对数据预处理．提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测，并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型，从模型预测效果对比中说明数据修正、改进型灰色模型和改进型灰色神经网络、灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度．另外，修正数据要把握一个度，不能修正全部数据，只能修正较异常的数据，要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡。     

基于神经网络的空中交通管制决策支持系统

随着民用航空运输的迅速发展,为满足更大的需求,减少管制人员的工作压力和工作量,设计了一个实时的空中交通管制决策支持系统。系统按照决策支持系统理论框架搭建,包括数据库、模型库、方法库、知识库和人机界面,其中主要模型和方法：空域流量预测模块,空域状态识别模块和冲突解决方案产生模块利用神经网络技术来实现,其中空域流量预测模块利用模糊神经网络技术。系统通过与近期真实数据相结合,进行仿真,取得较好的效果。     

基于深度学习的交通流量预测研究

交通流量序列具有不平稳性、周期性、易受节假日等因素影响的特点，因此交通流量预测是一项困难的任务。针对交通流量序列的预测问题，设计了一种基于深度学习的交通流量预测模型。模型融合了卷积神经网络和长短时记忆神经网络两种网络结构，卷积神经网络用于提取特征分量，长短时记忆神经网络综合提取出来的特征分量做序列预测。通过在贵州省高速公路车流量数据集上的验证，模型比传统的预测方法具有更高的精确度和实时性，在不同数据集上的泛化性能良好。     

基于小波神经网络的流量混沌时间序列预测

在Takens提出的相空间重构模型基础上,应用小波变换对其进行改进,充分考虑噪声对重构结果的影响。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入网络流量预测中,介绍小波神经网络的基本构造和学习方法。实验表明,与RBF神经预测方法相比,小波神经网络预测方法的逼近效果更好、误差更小。     

基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题;为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法;该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测;由此实现短时交通流的预测;实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。     

量子神经网络在交通运输能力预测中的应用

针对BP神经网络在道路交通运输能力预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通能力预测模型.通过对以往数据的发展变化趋势进行分析建立现有数据与时间之间的对应关系,然后再利用这组数据,最后对预测的结果进行分析,预测结果表明:该预测模型能够较好地适应道路交通运输能力数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高。     

一种基于优化的RBF神经网络交通流预测新算法

提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明：改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景。     

灰色神经网络系统中对象消息通信的实现

本文探讨了基于Visual C^ 6.0开发的灰色理论与神经网络融合系统中各功能模块对象之间接口通讯消息发送模型框架,并对其编程定义了通用型的继承类以及其基本的实现过程。     

基于灰色理论和人工神经网络的瓦斯涌出量预测

在对监测数据分析的基础上,提出了将灰色理论引入人工神经网络的瓦斯涌出量预测新模型,并通过实验证明该模型在瓦斯预测中得到了比较理想的结果。     

基于异常值检测的电梯交通流预测方法

提出一种基于异常值检测的电梯交通流递归预测方法。对电梯交通流进行时间序列分析得到初始季节时间序列模型,引入异常值检测过程,检测出训练数据中的异常值并进行修正,利用修正序列得到最终的季节时间序列模型。把最终的季节时间序列模型转化为状态空间形式,通过卡尔曼滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的在线预测。仿真结果证明该方法有效。     

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据,为驾驶员提供实时的道路状况预警,是交通领域至关重要的问题.近年来,相关研究利用图卷积神经网络(GCN)处理非欧式空间结构的特点,对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模.然而,现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点.考虑到...