神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相似搜索技術(shù)的電力價(jià)格釘預(yù)測方法

本文提出了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接預(yù)測法,對(duì)公路貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測,并利用matlab工具箱予以了實(shí)現(xiàn).對(duì)2004和2005年公路貨運(yùn)量預(yù)測的結(jié)果表明,預(yù)測值與國家統(tǒng)計(jì)局公布的實(shí)際數(shù)值有很好的一致性,預(yù)測精度也高于其它rbf預(yù)測法,有很好的應(yīng)用性.

為了對(duì)民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)的分析和預(yù)測,針對(duì)反映民航系統(tǒng)安全運(yùn)行狀態(tài)的重要指標(biāo)之一——飛行事故萬時(shí)率,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列非線性預(yù)測模型及方法,對(duì)其進(jìn)行了分析研究和仿真驗(yàn)證,計(jì)算結(jié)果表明,該預(yù)測方法是可行的,并與實(shí)際具有較好的一致性。

公路貨運(yùn)量受多種因素影響,各因素的作用機(jī)制通常不能準(zhǔn)確地用數(shù)學(xué)語言進(jìn)行描述。采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grnn)對(duì)貨運(yùn)量進(jìn)行分析及預(yù)測。通過對(duì)1995~2003年南京市公路運(yùn)量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和擬合,用2004~2005年的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn),結(jié)果證明了grnn用于貨運(yùn)量預(yù)測的有效性。

通過對(duì)公路貨運(yùn)量的預(yù)測方法進(jìn)行研究比較,并根據(jù)公路貨運(yùn)量形成的復(fù)雜和非線性等特點(diǎn),建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型.利用黑龍江省公路貨運(yùn)量及其相關(guān)影響因素的實(shí)際數(shù)據(jù),確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出樣本,并對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測.通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差曲線圖的分析,驗(yàn)證bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的精確性和簡單方便性,提高了公路貨運(yùn)量預(yù)測的精確性.

為簡化震害預(yù)測工作,提出一種以房屋普查數(shù)據(jù)為震害影響因子并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為工具的震害預(yù)測方法。從以往震害實(shí)例中選取了具有典型破壞特點(diǎn)的建筑物作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,用收集的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練并得到了收斂的網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用此收斂的網(wǎng)絡(luò)對(duì)一組新的房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測,結(jié)果表明了運(yùn)用此方法和模型的實(shí)用性。

針對(duì)深基坑系統(tǒng)的復(fù)雜的非線性及基坑工程變形多步預(yù)測的重要性,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入其中。分析了用bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多步預(yù)測時(shí)存在的不足,提出了基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑工程變形多步預(yù)測模型。通過一軟土深基坑工程變形多步預(yù)測實(shí)例的分析,論證了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于基坑工程變形多步預(yù)測的可靠性和實(shí)用性。該方法有效可行,在其他領(lǐng)域的多步預(yù)測中同樣具有廣闊的應(yīng)用前景。

房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一,因此,科學(xué)預(yù)測房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)具有十分重要的意義。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于房價(jià)指數(shù)預(yù)測,收集我國主要城市的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù),使用spssclementine軟件進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測方法是可行的和有效的。

文章針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)特性,提出了基于elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測方法,并通過其對(duì)上海市房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)測,證明了該方法的有效性,為房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測提供了一條新的方法。

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價(jià)格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)地選取影響商品住宅價(jià)格的影響指標(biāo)為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價(jià)格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實(shí)現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測海口市商品住宅價(jià)格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價(jià)格預(yù)測值,對(duì)?？谑猩唐纷≌瑑r(jià)格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的預(yù)測研究——研究表明,房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對(duì)它進(jìn)行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差反向...

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對(duì)現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動(dòng)量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測。以鎮(zhèn)江市勘察測繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報(bào)告為工程背景,以地震波靜力觸探測試(scptu)測得的4個(gè)指標(biāo)(錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力)為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過與現(xiàn)場靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對(duì),得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過與傳統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測樁基豎向承載力,精度較高。

在巖土工程中如何準(zhǔn)確預(yù)測樁基豎向承載力是一件非常重要的事情。針對(duì)現(xiàn)有研究存在的不足,基于標(biāo)準(zhǔn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,加入一動(dòng)量因子,建立了修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)單樁的豎向承載力進(jìn)行了預(yù)測。以鎮(zhèn)江市勘察測繪研究院所完成的地質(zhì)勘查報(bào)告為工程背景,以地震波靜力觸探測試（scptu）測得的4個(gè)指標(biāo)（錐尖阻力、錐側(cè)摩阻力、剪切波速和孔隙水壓力）為輸入?yún)?shù),樁基承載力為輸出參數(shù)。通過與現(xiàn)場靜載試驗(yàn)進(jìn)行比對(duì),得到了相關(guān)系數(shù)較高的樁基荷載響應(yīng)曲線。經(jīng)過與傳統(tǒng)預(yù)測方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),用修正的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效預(yù)測樁基豎向承載力,精度較高。

提出了一種基于灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先利用頻域分解消除負(fù)荷序列的周期性,然后利用灰色模型計(jì)算負(fù)荷序列的歷史擬合值和未來預(yù)測值,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。在歷史數(shù)據(jù)中選擇一天作為基準(zhǔn)日,以該基準(zhǔn)日的量為參照,以負(fù)荷的灰色模型擬合值相對(duì)基準(zhǔn)日的變化量,以及溫度變化量為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,實(shí)際負(fù)荷變化量為輸出,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測待預(yù)測日負(fù)荷的變化量,加上基準(zhǔn)日負(fù)荷后得到預(yù)測負(fù)荷。該方法綜合了灰色模型方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點(diǎn),仿真結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。

公路客運(yùn)量和貨運(yùn)量預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題,由于影響因素較多,難以用普通的數(shù)學(xué)方法建模,而建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)這些非線性問題。根據(jù)公路客運(yùn)量貨運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)及其相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)確定網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出樣本,對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的精確性和方便性,提高了公路客運(yùn)貨運(yùn)預(yù)測的精確性。

基于混沌優(yōu)化-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁豎向極限承載力預(yù)測方法——分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌優(yōu)化的特點(diǎn)，并將混沌優(yōu)化方法和梯度下降法結(jié)合起來構(gòu)成一種新的組合搜索優(yōu)化方法。結(jié)合珠江三角洲大量試樁資料，建立了基于混沌優(yōu)化一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樁極限承載力預(yù)測模型。實(shí)例研...

為提高鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測準(zhǔn)確性,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法,計(jì)算分析了與鐵路貨運(yùn)量相關(guān)的主要社會(huì)指標(biāo),確定鐵路貨運(yùn)量的影響因子分別為鐵路運(yùn)營里程、鐵路電氣化里程、鐵路復(fù)線比重、公路運(yùn)營里程、固定資產(chǎn)投資總額和鋼材產(chǎn)量。將所確定的因子作為鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測指標(biāo),建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測模型,并對(duì)模型進(jìn)行了應(yīng)用測試。結(jié)果表明：bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度,最大相對(duì)誤差為3.7%,平均相對(duì)誤差為2.3%。該方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測精度,可為我國鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測研究提供方法支撐。

文章通過分析調(diào)查影響自貢房地產(chǎn)市場的主要因素,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合自貢住宅市場的實(shí)際情況,建立兩類bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型:基于時(shí)間序列的趨勢預(yù)測模型、基于影響因素的回歸預(yù)測模型,預(yù)測了自貢房地產(chǎn)市場價(jià)格走勢。模擬預(yù)測2010年的結(jié)果證明了2011年房價(jià)預(yù)測的有效性,可為自貢城市建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展提供有價(jià)值的指導(dǎo)意見。

強(qiáng)烈的地震給人們生命財(cái)產(chǎn)帶來巨大損失,為了能夠在地震之前預(yù)測出建筑物震害,提出一多層磚房為例。利用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,建立一種基于貝葉斯正則算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并以過去發(fā)生地震地區(qū)的多層磚房調(diào)查數(shù)據(jù)為震害因子的震害預(yù)測方法。結(jié)果表明:對(duì)多層磚房的震害樣本的預(yù)測達(dá)到理想效果。

房地產(chǎn)在金融市場中占有舉足輕重的地位,其價(jià)格變化對(duì)整個(gè)金融市場有著顯著的影響。采用特征價(jià)格模型,對(duì)美國一線城市2007年6月及2008年的房價(jià)進(jìn)行了相關(guān)定價(jià)研究。對(duì)傳統(tǒng)特征價(jià)格模型的屬性因子進(jìn)行了擴(kuò)充,加入房產(chǎn)周邊犯罪率因子進(jìn)行模擬;在數(shù)值方法計(jì)算方面,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了box-cox變換,分別采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及傳統(tǒng)的最小二乘法進(jìn)行數(shù)值模擬分析,結(jié)果表明,房價(jià)隨犯罪事件類型及發(fā)生距離房地產(chǎn)的遠(yuǎn)近有-5.78%～2.08%的變化;在2008年與2007年6月的不同時(shí)段內(nèi),犯罪率的變化對(duì)房價(jià)的影響有所不同。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的價(jià)格與實(shí)際交易價(jià)格曲線比傳統(tǒng)最小二乘模擬的價(jià)格曲線精度高出5.74個(gè)百分點(diǎn)。

在給出混凝土等效水灰比和骨料平均漿體厚度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立了混凝土28d抗壓強(qiáng)度與混凝土等效水灰比、骨料平均漿體厚度和粉煤灰與膠凝材料用量比之間的非線性映射關(guān)系.該研究成果可減少混凝土試配次數(shù),節(jié)約大量人力、物力和時(shí)間,并為高體積穩(wěn)定性混凝土配合比設(shè)計(jì)方法的研究進(jìn)一步奠定了基礎(chǔ).

基于小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟土路基沉降預(yù)測方法——軟土路基的沉降是公路施工中常見的一種病害。該文結(jié)合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，提出了一種新的路基沉降預(yù)測方法(wavelet-rbf)。分析表明，該方法具有較好的預(yù)測精度和泛化能力，可以用于工程實(shí)際。

單樁荷載與沉降關(guān)系曲線的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法——本文提出了一個(gè)預(yù)測單樁荷載一沉降關(guān)系曲線的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該網(wǎng)絡(luò)模型包含兩級(jí)網(wǎng)絡(luò)，第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)以樁長、樁徑、樁側(cè)土層的分布情況，樁側(cè)與樁端土層的物理力學(xué)指標(biāo)為輸入元，來先預(yù)測出單樁的極限承載力及其對(duì)應(yīng)...