【摘要】： 作為運輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資決策基礎(chǔ),貨運量預(yù)測在國家和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃中具有十分重要的意義。貨運量預(yù)測的研究目標就是如何在運輸系統(tǒng)中挖掘出有效的信息,利用預(yù)測模型對這些數(shù)據(jù)和信息進行加工,從而為交通管理部門和運輸企業(yè)提供準確高效的貨運量預(yù)測,方便相關(guān)部門和企業(yè)單位合理安排運力,實現(xiàn)對貨運過程的控制。 關(guān)于貨運量預(yù)測的研究已有很長的歷史,在實際中一般都采用定量預(yù)測的方法。時間序列分析法和回歸分析法都是基于經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的方法,它們的模型構(gòu)造已經(jīng)非常成熟,在貨運量預(yù)測上有一定的應(yīng)用;灰色預(yù)測法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是當前預(yù)測研究領(lǐng)域中的熱點,有很大的研究空間。尤其是徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它具有最佳函數(shù)逼近性能和全局最優(yōu)特性,是目前其它方法所無法比擬的。 本文在分析了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行貨運量預(yù)測。由于傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)前需要通過經(jīng)驗公式或?qū)嶒炚呷藶榇_定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),這樣訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)往往并非最優(yōu)。對此,本文改進了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,提出了一種基于聚類的動態(tài)自生成隱含層節(jié)點的思想。它是一種兩階段學(xué)習(xí)算法,先通過聚類得到中心和擴展常數(shù),后通過最小二乘法得到輸出權(quán)矩陣。在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)的同時網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也在進行調(diào)整,使得誤差不斷減小。本文在MATLAB7.0平臺上編程實現(xiàn)了該學(xué)習(xí)算法,并通過兩組函數(shù)實例驗證了動態(tài)聚類算法的學(xué)習(xí)效率和外推逼近能力。 針對一些應(yīng)用實例采用了兩次預(yù)測的方式,本文在將動態(tài)聚類學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到貨運量預(yù)測實例時,又定義了一個融入了時域信息的延拓矩陣。其基本思路是采用一個拓展的矩陣來改善輸入輸出數(shù)據(jù)的對應(yīng)結(jié)構(gòu),簡化預(yù)測過程,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)能夠在更大程度上得到利用,從而有效的加強RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),消除累積誤差。最后,將基于延拓矩陣的動態(tài)聚類學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到公路貨運量預(yù)測和貨運總量預(yù)測模型中,實驗結(jié)果證明了基于延拓矩陣的動態(tài)聚類學(xué)習(xí)算法是行之有效的。
【圖文】：

人工智能等[34-37]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一門快速發(fā)展著的論、新的應(yīng)用成果正在層出不窮地涌現(xiàn)出來。絡(luò)（徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的提出和研究是最近幾年的事，前向網(wǎng)絡(luò)，具有最佳函數(shù)逼近性能和全局最優(yōu)特性，廣逼近和信號處理等方面。大部分基于反饋的多層前饋網(wǎng)性優(yōu)化技術(shù)的缺點，計算量大、學(xué)習(xí)速度慢，而 RBF力，而且計算量少，學(xué)習(xí)速度一般也比其它算法快得多隱含層的前饋型網(wǎng)絡(luò)。隱含層中的基函數(shù)對輸入激勵產(chǎn)入落在輸入空間中一個很小的指定區(qū)域中時，隱含層節(jié)于徑向基函數(shù)的中心和半徑的確定，，是最近 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理及特點明，人的神經(jīng)元是由細胞體樹突和軸突組成的。其中，其他神經(jīng)細胞傳入的神經(jīng)沖動，傳入的神經(jīng)沖動會引起變化超過一定閾值時，將引起神經(jīng)細胞的興奮，這一興經(jīng)元。

數(shù)：2122||XC||f(x)1 =+σadric 函數(shù)：2122||XC||f(x)1 =+σ-122||XC||f(x)1 =+σ中心點距離的增大，Gaussian，Inverse Multiquadric，qudric 函數(shù)是單調(diào)遞增的。形如 Gaussian 函數(shù)這種呈的局部特性(只在中心點附近的某一鄰域內(nèi)變化顯著值逐漸趨近于零)，因此這類徑向基函數(shù)在實際中應(yīng)數(shù)作為隱含層節(jié)點的激勵函數(shù)，它有兩個主要參數(shù)：另一個是基函數(shù)的擴展常數(shù)σ ，即在多大的區(qū)域內(nèi)會感性的認識，下面以 Gaussian 為例作出了徑向基函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TP183;U492.313

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本文編號：2673631