江苏省农机局基金项目(gxz09003)
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
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- 相关机构：南京农业大学南京航空航天大学中国民用航空局更多>>
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- 基于改进随机效用函数的运输分担率研究
- 2010年
- 运输方式分担率是指客流在两种或两种以上交通方式间的分布。对分担率进行科学、正确的分析,并在此基础上预测客流量,是交通规划的基础性工作之一。在随机效用函数理论的基础上,对运输方式分担率进行深入研究,传统效用函数只考虑旅行费用和时间,实际上旅客收入也是影响其选择交通方式的重要因素。本文构建了包括旅行费用、时间和旅客收入的效用函数,并对模型参数进行标定,最后对京沪通道运输方式分担率进行实证研究。
- 张冬青宁宣熙刘雪妮
- 关键词：极大似然估计LOGIT模型
- 基于RBF-HMM模型的时间序列在线预测被引量：8
- 2010年
- 针对非线性非高斯时间序列,提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络预测模型—RBF-HMM模型,该模型具有如下两个特点:(1)用隐节点数可变的RBF神经网络对时间序列进行非线性建模;(2)用HMM对非高斯噪声进行建模.并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现RBF-HMM模型参数的动态调整和时间序列的在线预测.最后采用南京禄口国际机场日旅客吞吐量数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性.
- 张冬青宁宣熙刘雪妮
- 关键词：径向基函数神经网络隐马尔可夫模型
- 基于结构可变的RBF神经网络的时间序列预测被引量：8
- 2010年
- 基于神经网络的时间序列预测方法,需要正确确定网络结构,它关系到所建模型的合理性以及预测的准确性。目前确定网络结构的绝大多数方法,其网络结构一经训练确定便保持不变。然而现实中许多时间序列呈现非平稳性,其结构经常发生变化,这就要求网络结构能够动态可调,因此本文提出结构可变的径向基函数(RBF)神经网络预测模型。并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于结构可变RBF网络的时间序列在线预测;最后采用CRU钢铁价格指数月数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性。
- 张冬青马宏伟宁宣熙
- 关键词：时间序列径向基函数神经网络
