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江苏省高校自然科学研究项目(07KJD580085)

作品数：3 被引量：10H指数：3
相关作者：陈森发陈洪更多>>
相关机构：东南大学南京工程学院更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程自然科学总论更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇交通运输工程
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 3篇网络
  • 2篇遗传算法
  • 2篇网络模型
  • 2篇GMDH
  • 1篇时间序列
  • 1篇免疫算法
  • 1篇免疫遗传
  • 1篇免疫遗传算法
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇交通流
  • 1篇交通流量

机构

  • 3篇东南大学
  • 3篇南京工程学院

作者

  • 3篇陈洪
  • 3篇陈森发

传媒

  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇南京理工大学...
  • 1篇江苏大学学报...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于遗传算法的GMDH网络模型及其应用被引量：4
2009年
传统的数据处理群方法(Group method of data handling,GMDH)在结构上具有自组织和全局选优的特性,非常适合进行非线性数据的拟合。但由于在传统GMDH网络建模是用最小二乘法来辨识参数,常常使得模型预测效果不理想。遗传算法是一种有效的搜索和优化方法,它具有自适应搜索、渐进式寻优、并行式搜索、通用性强等特点,论文将遗传算法引入GMDH网络,用遗传算法辨识部分描述式的系数,建立了基于遗传算法的GMDH网络模型。并将该模型应用于一组实测时间序列的预测研究,计算机仿真结果表明,模型预测效果令人满意。
陈洪陈森发
关键词：遗传算法时间序列
基于免疫遗传算法的GMDH网络模型及其应用被引量：3
2009年
针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时常常陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题,提出将免疫算法与遗传算法结合起来,引入到GMDH网络,来辨识其部分描述式系数.给出自适应免疫遗传算法,构建了基于该算法的GMDH网络模型,并将IGA-GMDH模型应用于苏州一交叉口的交通流量数据的仿真研究.结果表明,该算法既保证了全局寻优和所求解的精度,又进一步提高了全局与局部寻优能力;所构建的IGA-GMDH网络模型比传统的GMDH网络预测精度高.
陈洪陈森发
关键词：遗传算法免疫算法
基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型被引量：3
2010年
针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型。计算机仿真结果表明,该模型预测平均相对误差仅为2.31%,小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3.35%,说明了该模型是有效的。
陈洪陈森发
关键词：网络交通流量
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