大规模多式联运复杂网络系统模型

与其他优化问题相比,多式联运网络路径优化问题面临着变量较多且其结构、关系复杂的困扰．然而,现有的多式联运网络只能对网络属性逐一计算,难免重复冗余,效率偏低,只适用于小型网络．提出了不规则棱柱网络模型．采用相对编码设计,通过搜索判断余子式进行网络初始化,将网络中不同类别的弧线解释成满足某种约束条件的量,通过设计底边判断函数和侧棱判断函数,实现了网络中弧线的智能分类．该模型取消了运输网络阶段划分的限制;其节点与现实运输的地理坐标相对应;分类判断可以对网络进行群体修建与更新．通过对比各网络的时间频度,说明在多属性变量复杂且多样性的大规模多式联运网络中,该网络能够极大地提升网络构建和更新效率．     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

基于ActiveX技术的通用网络数据包发生器

为了方便网络开发人员根据不同的需求构造网络数据包，采用COM和AetiveX技术。设计并实现了通用的网络数据包发生器．该发生器利用LibnetNT动态链接库编程开发，并按照统一的接口封装底层网络数据包发生函数，可在不同的编程环境中使用．利用该控件网络应用程序的开发人员无需了解底层网络协议的细节，便可以产生特定的网络流量，有助于提高开发效率和代码重用率．     

基于出行选择的无标度网络演化模型

为深入探讨无标度网络产生的机理,在分析城市居民出行网络特性的基础上,建立了基于出行选择的无标度网络演化模型,并指出了该模型存在的3种特殊情形．模拟了城市居民出行网络的演化过程,运用平均场理论对该模型进行了分析,得到了网络的度分布指数,并与模拟结果进行了比较,两者吻合良好．研究表明,城市居民出行网络具有无标度网络特性,是一个典型的无标度网络．     

BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论

BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近,针对BP网络学习速度慢的缺点,采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab仿真方法,研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。     

复杂网络的邻接矩阵及其特征谱

复杂网络的邻接矩阵全面地刻画了网络中节点之问的相互关系,通过它能够很好地描述复杂系统的特质.文中推导了网络邻接矩阵与网络各特质之间的函数关系,找出了网络邻接矩阵与网络结构的一一对应关系,还对各类网络的邻接矩阵特征谱进行了分析与总结,结果表明不同类型的网络其邻接矩阵谱分布也不相同.     

基于网络的运输通道客运流量分配模型

根据各运输方式的经济技术特征,构建了运输通道的时空运营网络来表示各运输方式的竞争性．认为旅客的时间价值(VOT)分布的概率密度函数服从对数正态分布,旅客的广义出行费用取票价和时间两个参数,运用城市交通分配网络均衡思想,提出基于网络的区域运输通道多交通模式客流分配模型,建立了用户最优和系统最优两个目标函数,并给出了模型的求解方法．用一数值示例验证了模型的有效,分析了模型对政府和运输经营企业决策的指导意义．     

基于GIS的公交网络配流新方法

分析了传统公交网络配流中忽视公交行驶时间与路段流量的微关联性及公交车的容量限制等方面存在的弊端,提出了用拥挤函数概念描述出行阻抗与流量的关系。结合公交出行时间链对公交网络阻抗进行了系统化研究,建立了基于站点的多路径-容量限制的概率分配模型,并提出了在配流过程中的具体方法和步骤,同时将配流方法与GIS技术相结合进行公交网络配流分析。应用结果表明该方法预测结果与实测值基本吻合,具有较高的准确性和可靠性。     

一种新的P2P网络代理协议

针对P2P网络应用模式中出现的问题，给出了一种新的P2P网络的代理协议，该协议不仅可以解决当前许多网络对P2P连接的限制问题，扩大了P2P网络的连接能力，而且能使更多节点通过网络进行数据交换．     

基于神经网络的车牌字符识别算法实验及程序校验

对算法简便、识别率高的BP网络和自适应谐振ART构成的自组织网络两种字符识别进行了综合实验与总结,结合程序论述了两种字符神经网络识别的原理并给出实验比较结果．     

基于改进OLS算法的RBF神经网络 高速公路事件探测

提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的Oils(正交最小二乘)选择算法.仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能.     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

基于RBF人工神经网络的空间插值

根据RBF网络能以任意精度逼近任意函数这一特性,将RBF网络应用于空间插值,认定地表空间坐标的空间分布可以用一复杂的非线性函数模拟。该函数是由多种因素综合作用的结果,如果以各因素为输入、对应空间坐标值为期望输出,对网络进行训练可对地理要素的空间分布进行模拟。试验表明,神经网络应用于空间插值是可行的。     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于RBF神经网络的城市互通立交短时交通量预测

根据实测数据,分析了城市互通立交交通流运行特性,研究了城市互通立交主线总交通量、交织流量比和第2车道大型车比例3种因素对合流区端部交通量的影响,应用神经网络原理建立了输入层为3个神经元,输出层为1个神经元的RBF神经网络,研究了该RBF神经网络的训练算法,应用实测数据进行了网络训练,对训练后的网络进行了仿真.仿真输出结果与实测数据之间的误差很小,证明应用RBF神经网络对互通立交合流区的短时交通量进行预测是一种可行的方法.此研究为分析互通立交内各功能区之间的相互影响,为研究互通立交桥的预先控制和运行状态分析提供了理论参考.     

基于RBF神经网络模型的板料成形变压边力优化

为了解决变压边力优化过程中RBF(radial basis function )神经网络隐层节点训练难的问题,利用人工智能算法的优越性,建立了基于人工免疫算法的RBF神经网络,并将其用于非线性函数的逼近中.结合分块压边圈与改变压边力控制技术,通过Dynaform软件进行数值模拟获得成形数据,建立了变压边力与成形质量之间的RBF神经网络近似模型.利用人工免疫智能算法对该近似模型进行优化,获得最优压边力参数.将该方法应用于S形梁冲压成形中,与优化前的结果进行比较,采用优化后最优变压边力可以抑制起皱,最大起皱量减少了89.53%.      

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...     

遗传算法优化的RBF神经网络模型在公路隧道群交通事故微观预测中的应用

本文根据构建的遗传算法优化的RBF神经网络模型,提出了公路隧道群交通事故微观预测方法,对以任意断面为中心的单元长度内的交通事故率进行合理预测,为公路隧道群事故多发点的鉴别及预防管理措施的制定提供理论支撑。最后,以西汉高速公路隧道群区段为例,以调研所得的交通事故微观预测模型参数基础资料,运用本文构建的预测模型进行工程实践应用分析,同时与传统的RBF神经网络预测结果进行对比,分析说明遗传算法优化的RBF神经网络预测模型的科学性及可行性效果良好。     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.