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题名基于GM(1,1)模型的公共交通运量预测
被引量：7
- 1
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作者
冯长敏
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机构
北京信息科技大学理学院
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2018年第6期83-88,共6页
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文摘
针对交通流中未知的流量难以有效预测的困难,提出应用GM(1,1)模型进行交通运量预测的方法,为交通管理提供精确的预测信息。应用基于GM(1,1)模型的灰色预测方法对北京春运铁路客运量数据进行预测分析,最后通过误差分析证明了该方法具有良好的精确度,表明其在公共交通运量预测中是有效的。
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关键词
灰色预测
GM(1
1)模型
交通流量
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Keywords
gray forecast
GM( 1,1) model
road transportation
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名基于BP神经网络的分段函数连续优化处理
被引量：5
- 2
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作者
冯长敏
张炳江
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机构
北京信息科技大学理学院
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出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2019年第1期18-22,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11271362)
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文摘
有些优化问题中的目标函数或者约束函数是分段函数,该类函数不具有连续性和可微性,也即不符合非线性规划问题求解的最优性条件,因而传统的梯度类算法难以求解此类优化问题。利用神经网络较强的非线性映射能力,结合最小二乘法可以进行曲线拟合的特点,提出一种将分段函数处理成具有连续而且可微性的函数的方法。最后进行实例验证,并进行误差分析,结果表明该方法处理得出的连续且可微的函数对分段函数的逼近精度较高,可以利用该函数进行优化求解。
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关键词
BP神经网络
连续化
正态分布
函数逼近
最小二乘法
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Keywords
BP neural network
continuum
normal distribution
function approximation
least square method
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O224
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于神经网络的DEA绩效排序分析
被引量：1
- 3
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作者
冯长敏
张炳江
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机构
北京信息科技大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第A01期36-40,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11271362)
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文摘
针对传统数据包络分析(DEA)绩效排序分析方法在假定规模收益可变下会产生不可行解的问题,提出将神经网络计算原理应用到DEA绩效排序分析。首先,利用输出规模可变的DEA模型——BC2模型计算所有的决策单元(DMU)效率值,根据此效率值得出不完全排序结果;接着,把有效的DMUs作为一组学习数据集,利用神经网络模型进行学习训练产生一个光滑的生产前沿面,基于此构造出DEA有效的DMUs;然后,将DMUs新的输出值和原始输出值代入模型求解效率值,利用此效率值进行绩效排序;最后,对原始的不完全排序结果和新的排序结果进行Spearman秩相关分析。数据结果表明,原始不完全排序结果和新的排序结果之间的秩相关系数为0.891,具有强相关性。实验结果表明利用神经网络对DEA绩效排序分析的方法是可行且有效的。
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关键词
数据包络分析(DEA)绩效排序分析
数据包络分析(DEA)有效
BC2模型
神经网络
Spearman秩相关分析
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Keywords
Data Envelopment Analysis (DEA) performance ranking analysis
Data Envelopment Analysis (DEA) effective
BC 2 model
neural network
Spearman rank correlation analysis
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名变异系数相似度在紧急群决策中的应用
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作者
冯长敏
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机构
北京信息科技大学理学院
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出处
《传感器世界》
2018年第7期26-30,共5页
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文摘
考虑应急决策问题,基于Jaccard、Dice和余弦相似度,提出了一种新的相似度定义——变异系数相似度。介绍了四种相似度的特点,然后将变异系数相似性应用于应急群决策问题。通过每一个方案和目标方案的相似度,可以得出所有方案的一个排序,然后找出最优方案。最后,举例评价中国湖南省重大冰雪灾害急救管理能力。作为比较,也给出了不同的相似性度量的决策结果。从结果看出,新方法具有更好的相似性识别,适用于紧急群决策应用。
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关键词
相似性
应急决策
变异系数
多准则群决策
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Keywords
similarity
emergencydecision making
variationcoefficient
multi-criteria groupdecision-making
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分类号
O231.1
[理学—运筹学与控制论]
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