GM(1,1)-星野法沉降预测模型研究与应用

围绕目前高速公路路基沉降预测精度不高,预测方法适用性不强等问题,基于组合预测理论,借助MATLAB计算软件,将基于灰色理论的GM(1,1)预测模型和星野法沉降预测模型线性组合,以组合预测误差的平方和最小为标准确定两种预测方法的权重系数,提出GM(1,1)-星野法组合预测模型。结合广东某高速公路施工期以及运营期路基实测沉降数据,GM(1,1)-星野法组合预测模型预测结果较两种方法单独预测结果具有更高的预测精度,工程适用性更强。

模糊广义学习向量量化算法在交通事故预测方面的应用

模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应能力。本文将模糊数学方法和神经网络结合起来建立组合模型,用广义模糊神经网络(FGNN)预测道路交通事故。运用MATLAB语言编程,利用模糊广义学习向量量化算法(FGLVQ)建立模糊神经网络模型,并应用于交通事故预测中,改进了交通事故预测的计算方法。理论分析和实例表明,设计的模糊神经网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能,对预测交通事故有较好的适应性。

基于MATLAB语言的电加热炉神经元PID控制的建模与仿真

给出基于MATLAB语言的神经元PID控制器S函数 ,在此基础上建立电加热炉神经元PID控制的SIMU LINK仿真模型 ,最后给出该模型的仿真结果 .仿真结果表明 。