贵州省自然科学基金(20090045)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 相关作者：严磊雷邦军罗会亮钟波毛凤梅更多>>
- 相关机构：黔南民族师范学院东南大学平顶山学院更多>>
- 发文基金：贵州省自然科学基金河南省社会科学界联合会调研课题河南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学理学交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 农机总动力预测的灰色神经网络新方法被引量：6
- 2013年
- 为提高农机总动力变化趋势的预测精度,将pGM(1,1)模型与RBF神经网络相结合,建立了基于pGM(1,1)-RBF神经网络的农机总动力预测模型,并以中国农机总动力数据预测为例,验证了该模型精度高、可行有效,适用于农机总动力预测。
- 严磊毛凤梅雷邦军罗会亮
- 关键词：RBF神经网络
- BNs-OLS-SARIMA对城市短时交通流的预测
- 2010年
- 通过在目标路口构建贝叶斯交通网(BNs),并对与此交通网相关的交通流建立非平稳季节(SARIMA)模型,采用最小二乘法(OLS)取得相应模型的最佳权重组合,对缺失数据下的城市道路短时交通流进行预测。使用重庆市某路口的交通流数据对模型进行检测,通过多种预测指标对结果进行对比分析,结果表明BNs-OLS-SARIMA把交通流的网络结构与其周期性结合在一起,对短时交通流有良好的预测效果。
- 钟波刘敏
- 关键词：短时交通流预测
- 基于灰色广义回归神经网络模型的城市耕地面积预测被引量：2
- 2012年
- 为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM(1,1)模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度高,具有一定的应用价值。
- 严磊刘好斌雷邦军罗会亮
- 关键词：广义回归神经网络
- 灰色技术与小波网络融合的多因素预测模型
- 2010年
- 针对多因素预测中预测对象与影响因素之间具有非线性相关性、预测对象及其影响因素呈随机性、非线性变化的特点,同时各影响因素对预测对象的重要程度不尽相同,学习样本容量小、信息不充分,充分利用小波神经网络对非线性函数的强大拟合能力和灰色累加技术弱化原始数据随机性、增强规律性的优势,建立了灰色小波神经网络融合的多因素预测模型,并将其应用于交通量预测中.结果表明,与BP网络比较,所建模型可行有效,且提高了预测精度.
- 严磊钟波罗会亮雷邦军
- 关键词：小波神经网络
