改进BP算法在公路工程主材价格预测中的应用研究

• 作者: 何杰 徐家兵 李旭宏 杭文 祁志国
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道路工程 工程主材 BP神经网络 自适应学习速率 附加动量法 价格预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 道路工程
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: U414|F407.9
• 字数: 4171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2008.04.013

摘要

分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型,并结合合肥市石屑价格预测的实例,利用建立的预测模型,采用BP传统算法及附加动量法、自适应学习速率法、两者相结合法等3种改进算法分别预测了合肥市2个季度的石屑价格,并将预测结果进行对比,分析了不同BP算法预测结果之间的差异.结果表明,使用改进的BP神经网络算法进行公路工程主材价格预测,可以将预测误差控制在6%以内,并减少95%左右的训练步数.同时采用自适应学习速率和附加动量改进BP网络的方法相对最有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何杰	东南大学交通学院	167	1709	22.0	31.0
2	李旭宏	东南大学交通学院	222	4944	36.0	57.0
3	杭文	东南大学交通学院	46	320	11.0	16.0
4	徐家兵	东南大学交通学院	7	65	2.0	7.0
5	祁志国	东南大学交通学院	7	43	4.0	6.0