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通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。 相似文献
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基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测 总被引:2,自引:1,他引:1
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。 相似文献
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基于灰色神经网络组合模型的废旧产品回收预测 总被引:1,自引:0,他引:1
制造企业对废旧产品进行回收再利用,是节约资源和保护环境的有效方式。由于在产品回收过程中存在诸多不确定性因素,如何对产品回收量进行有效预测是亟待解决的关键问题。本文针对废旧产品回收的特点,将灰色GM(1,1)模型与BP神经网络预测方法结合,构建了灰色神经网络组合预测模型对产品回收量进行预测。该组合模型兼具两种预测方法的优点,预测效果优于各独立模型。案例分析表明了该种预测方法的有效性。 相似文献
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随着人工智能的快速发展,人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。文章首先明确了客户流失的定义及其分类,然后分析了LVQ神经网络的基本原理,最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型,以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。 相似文献
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针对航材种类繁多、规格复杂、准确预测航材消耗比较困难的问题,提出利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,根据历年航材消耗数据,确定其预测模型。算例表明本模型具有较大的准确性和实用性。 相似文献
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基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明:与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。 相似文献
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文章根据自组织神经网络的基本原理,结合55个边坡实例,应用matlab进行编程,建立了边坡影响因素分类处理的神经网络模型,并运用该模型对不同的边坡进行了分类,分类结果提高了神经网络的边坡指标数据的学习效率,从而证明了自组织神经网络对提高用于预测边坡稳定性神经网络性能的有效性。 相似文献
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公路运输货运量预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了国内外公路运输货运量的预测方法,分析各种预测方法的优缺点,以及实际的预测效果。针对公路运输货运量受很多相关因素的影响,使得现有的一些预测方法预测精度不高的问题,应用混沌神经网络,建立了公路运输货运量预测的混沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果。 相似文献