基因表达式编程在公路货运量预测中的应用

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述。采用广义回归神经网络(grnn)对货运量进行分析及预测。通过对1995~2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004~2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了grnn用于货运量预测的有效性。

对影响公路货运量的相关因素常用指标进行主成分分析,提取出影响货运量的隐性因素,并解释出隐性因素的经济含义,为货运量的预测及宏观调控提供科学依据。

在分析公路货运量的影响因素和预测特点的基础上,将pso算法的全局搜索能力和rbf神经网络局部优化相结合,建立了基于改进pso算法和rbf神经网络的公路货运量预测模型(mpso-rbf)。利用某城市的历史数据对预测模型进行了训练、测试与仿真,同时将仿真结果与回归分析法、灰色理论法、bp神经网络和rbf神经网络预测的结果进行了比较,结果表明文中提出的预测方法精度较高,对于公路货运量预测具有一定的可行性和有效性。

本文提出了一种基于rbf神经网络的直接预测法,对公路货运量进行了预测,并利用matlab工具箱予以了实现.对2004和2005年公路货运量预测的结果表明,预测值与国家统计局公布的实际数值有很好的一致性,预测精度也高于其它rbf预测法,有很好的应用性.

首先分析了公路货运量预测的重要性,介绍了国内外主要预测方法。归纳总结了支持向量机的核心思想和基本原理,利用此较新的理论建立了公路货运量预测模型,给出了构建模型的具体分析步骤,同时探讨了参数的标定和修正过程。利用北京市基础数据,建立北京市公路货运量预测的支持向量机模型,并应用libsvm软件进行预测,预测结果验证了模型的有效性和可行性,表明方法可以推广并可实际应用。

利用混沌理论对公路货运量的预测方法进行了分析,比较了现代常用的公路货运量预测方法的优缺点,研究了混沌理论对公路货运量的预测基本原理,构思短中长期货运量预测方法的可行性,并提出了研究方法和途径。

在计算机中执行算术表达式的计算是通过栈来实现的。编译系统不考虑表达式的优先级别,只是对表达式从左到右进行扫描,找到运算符和操作数,完成运算。本文以vb为开发平台,利用数组实现顺序栈工作原理,将中缀表达式转化为逆波兰表达式,便于计算。

通过markov状态转移矩阵对改进后的灰色预测结果进行修正,构建改进灰色-markov预测模型,并对我国铁路未来货运量需求预测进行了实证分析。

交通运输铁路预测系统是一个动态的时变系统,货运量作为交通运输系统的行为特征量,具有一定的随机波动性,它的发展呈现某种变化趋势的非平稳随机过程。灰色gm(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程。灰色verhulst模型能够对部分信息未知、具有饱和特性的系统或者某种非平稳随机且趋近饱和过程进行高精度预测。本文建立灰色verhulst模型与gm(1,1)模型,对2008-2017年货运量预测与实际值精度检验,并预测2018-2035年全国铁路货运量。结果表明,verhulst模型不仅弥补了gm(1,1)模型单调的变化过程,而且更加精准模拟铁路货运量的变化趋势。通过灰色verhulst模型与gm(1,1)模型对铁路货运量预测精度检验的比较,可以看出灰色verhulst模型具有更高的精度。

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。采用灰色模型预测方法gm（1,1）和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,利用偏差对灰色模型值进行状态划分,并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析,并针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的分析,确定待测年份偏差最可能处于的状态。

随着数据挖掘技术在各领域运用越来越多,其算法也日渐趋于成熟。数据挖掘技术作为建立预测模型的重要技术,已成为专家研究的热点。随着数据挖掘技术在实际模型运用中暴露的问题越来越多,单一的技术和方法已无法满足各类功能的需求。为了分析公路货运中复杂的数据,构建一种功能强大的预测模型就显得尤为重要。本文尝试说明在数据预测模型中运用rbf神经网络技术和主成分分析方法,挖掘和分析公路货运中的数据,提高预测结果的准确性和高效性,为制定新的决策提供有效的依据。

针对船舶企业采用人工经验来粗略制定工时物量定额的问题,提出了在任务包的基础上采集工时/物量数据,运用数理统计的方法建立多项式回归分析模型,拟合工时/物量表达式。

数据结构课程设计--表达式计算程序设计

课程设计报告 题目十三、利用栈求表达式的值 一、设计任务与目标 编写程序实现表达式求值，即验证某算术表达式的正确性，若正确，则计算 该算术表达式的值。 主要功能描述如下： 1、从键盘上输入表达式，以“=”号结束表达式。 2、分析该表达式是否合法： （1）是数字，则判断该数字的合法性。若合法，则压入数据到堆栈中。 （2）是规定的运算符，则根据规则进行处理。在处理过程中，将计算该表 达式的值。 （3）若是其它字符，则返回错误信息。 3、若上述处理过程中没有发现错误，则认为该表达式合法，并打印处理结 果。 附加功能： 1.规定表达式的合法性 2.小数计算 3.计算记录的保存与查看 4. （1）规定表达式的合法性，括号配对，不能出现“6++3”、“6+－3”等符 号重叠的情况。 （2）表达式开头只能是数字或“（”，表达式中只能有一个“=”。 程序中应主要包含下面几个功

wewillcontinuetoimprovethecompany'sinternalcontrolsystem,andsteadyimprovementinabilitytomanageandcontrol,optimizebusinessprocesses,toensuresmoothprocesses,responsibilitiesinplace;tofurtherstrengtheninternalcontrols,playacontrolpostindependentoversightroleofevaluationcomplyingwiththird-partyresponsibility;toactivelymakeuseo

代码解释一览表 第一部分：主体构件： 墙： 砖墙： gswpcd：〔钢丝网片总长度〕：柱：内外墙上的柱计算一样算四边，每边均算至板底；墙： 砌块墙砖墙与砼墙相交时计算两侧，且均算至板底；梁：外墙的梁计算两道外侧和一道内侧， 内墙则计算两道内侧。 tjcd：〔体积长度〕这个体积长度是不扣减柱所占的长度 jsjmj：〔脚手架面积〕不扣减柱 墙垛： zxmj：〔装修面积〕墙垛的两侧的面积计算墙垛的抹灰及装修面积时使用 tqzxmj：〔贴墙装修面积〕墙垛的端头的面积计算墙垛的抹灰及装修面积时使用 女儿墙： tjcd：〔体积长度〕与墙的体积长度相同，这个可以代替计算女儿墙上的压顶相关工程量， 如：压顶体积＝tjcd*压顶断面积等 门、窗、门连窗： dkmj：〔洞口面积〕 kwwmj：〔框外围面积〕通常，建筑物安装门窗需要塞缝时，采用框外围面积计算门窗工 程量；否则采用洞口面积计

accordingtoofficepartyofmasslineeducationpracticeactivitiesledgroupofunifiedarrangements,unitsmainledtoforcadresworkersshangatimespartylecture,duetohimselflevellimited,onlyputthisstageconcentratedlearningofexperiencetodayandeveryonecommonwithlearningexchange,purposeisletwefurtherdeepunderstandingmasslineofconnotation,in

由于获得的变形监测数据存在着偶然误差,而直接进行基因表达式编程的模型建立,则预测结果往往与真实值相差较大。本文对含噪声的观测值进行小波包去噪,再分别使用去噪数据与原始数据进行建模,实验对比分析表明噪声对基因表达式编程模型的预测产生着一定的影响,并得出在建模前应该进行相关的去噪工作,从而建立的模型进行预测其结果与真实值相差较小,可达到对大坝的变形预测分析及大坝的安全监控的目的。

通过对公路货运量的预测方法进行研究比较,并根据公路货运量形成的复杂和非线性等特点,建立bp神经网络预测模型.利用黑龙江省公路货运量及其相关影响因素的实际数据,确定网络输入与输出样本,并对bp神经网络预测系统进行训练和预测.通过对网络输出的误差曲线图的分析,验证bp神经网络预测系统的精确性和简单方便性,提高了公路货运量预测的精确性.

采用定性分析方法确定物流货运量的影响因素,基于线性回归方法建立数学模型。采集延安市货运量相关数据,根据2001-2008年数据确定模糊回归系数a,对2009-2012年公路物流货运量进行计算,并采用实际数据与其他三种预测方法进行验证。结果表明:线性回归数学模型对物流货运量进行预测精确度高,误差较小。

公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题,由于影响因素较多,难以用普通的数学方法建模,而建立bp神经网络可以表达这些非线性问题。根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了bp神经网络预测模型。利用实际数据确定网络输入与输出样本,对bp神经网络预测系统进行训练和预测。通过对网络输出预测结果与实际数据的分析,验证了bp神经网络预测系统的精确性和方便性,提高了公路客运货运预测的精确性。

针对传统公路货运量预测中不考虑货运供给特征和货运需求量结构性变化的不足,提出了通过分轮轴类型的交通量调查和轴载谱调查,获取基年车辆装载量概率密度分布函数,使用主流车型的短期平均运输成本拟合得到车辆长期平均运输成本函数,根据运力均衡的思想和货运需求价格弹性模型对计划年分批量的公路货运需求量进行修正,在此基础上建立外部环境变化时计划年公路货运量的预测模型。