基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

基于最小最大概率回归的混沌时间序列全局预测

提出了使用最大化最小概率机器回归MPMR方法进行混沌时间序列的全局预测,在分析最大化最小概率机器MPM及用于回归的原理的基础上,MPMR方法被用于Mackey-Glass混沌时间序列多步预测.在对该序列进行1至20步的预测中,MPMR方法较局步加权线性回归方法具有更好的预测效果.核函数形状参数及回归管道宽度ε的选取将直接影响MPMR回归技术的系统性能,试验中我们使用了交叉验证的方法确定这两个参数值.试验证明,核函数形状参数和回归管道宽度取值都为2和3的情况下,预测效果更为理想.     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测

重构相空间理论对我国铁路客流量数据时间序列进行相空间重构,通过计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,分析得出了铁路客流量时间序列数据的演化具有混沌特征,结合我国铁路客流量在全年中的波动特点,提出适合我国国情的综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测算法.该算法能自动参考过去相似年度同期的客流量变化趋势,对预测值进行智能化调整.通过以某火车站客流量为预测对象进行验证,结果证明了该预测算法的准确性和实用性.     

混沌统计量的预测研究

提出了一种基于混沌吸引子的统计量序列预测技术．对于一个经诊断为混沌的统计量序列,应用神经网络建立模型,短期预测混沌序列．实验证明：Lyapunov指数越大,预测效果越差;神经网络的预测结果优于AR模型的预测结果．混沌序列是完全可以预测的．     

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短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。目前,道路交通数据采集设备的性价比越来越合理,道路上交通数据的采集设备不断完善,使得短时交通流状态的分析处理和预测成为可能。考虑到道路网交通状态的混沌特性和相关性,应用多维混沌时间序列可对道路网多断面交通状态进行预测。建立的多维混沌时间序列模型中有多个参数需要确定,并且与以往一维混沌时间序列预测中参数确定原则既有区别又有联系,因此在分析其差异性之后,本文利用粒子群优化算法优化模型中参数,当输入新的数据时,应用该模型就可以预测道路多点的交通状态。通过某城市快速路上7个断面交通流量来验证模型的有效性。     

基于多尺度排列熵和长短时记忆神经网络的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机性能退化失效的变点和多状态参数的时间序列预测, 构建了基于多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络的剩余寿命预测模型; 使用多尺度排列熵算法对时间序列进行变点分析, 求解出性能退化过程中的突变点, 得到了有故障征兆的性能退化起始点; 构建了包含多变量的长短时记忆神经网络模型, 将多个状态参数代入到模型中得到对应的剩余寿命; 将变点后的航空发动机多状态参数和剩余寿命作为样本, 代入到长短时记忆神经网络模型中进行多步和多变量的时间序列预测; 通过综合航空发动机状态参数变点分析方法和时间序列预测模型, 得到最终的剩余寿命预测结果。研究结果表明: 多尺度排列熵算法能够及时监控各个状态参数的变化, 当发现状态参数异常时, 排列熵的值会发生跳变, 从而有助于及时发现故障征兆; 长短时记忆神经网络模型通过门控单元对长时间序列数据进行信息筛选, 充分保留了有效信息用于时间序列预测; 多变量长短时记忆神经网络能够对多状态参数进行同步分析, 并且将状态参数直接与剩余寿命相对应, 提高了模型效率; 通过多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络模型的结合, 能够考虑到航空发动机的多退化模式, 得到更符合实际退化过程的剩余寿命预测结果; 经过算例分析, 提出方法的剩余寿命预测的均方根误差为5.3, 与长短时记忆神经网络、反向传播神经网络和支持向量机相比, 误差分别降低了63%、72%和78%。      

短期交通流序列混沌识别及预测精度分析

判断序列是否具有混沌特性是基于混沌理论预测的前提,而序列的混沌特性是由长程相关性和长记忆性的矛盾构成.利用Hurst指数识别高速公路短期交通流时间序列的长程相关性和长记忆性,并通过计算序列的互信息,分析短期交通流混沌序列的可预测程度及预测精度.     

用B样条神经网络控制非线性系统的混沌运动

采用B样条神经网络，通过选取混沌系统不稳定周期轨道的不动点附近的数据作为参数扰动模型输入样本的学习，把该模型训练成神经网络混沌控制器，从而预测出混沌系统将来时刻的时间序列，获得控制混沌系统的扰动信号。用该扰动信号，将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定的不动点处．通过对Henon映射的数值仿真实验，证明采用B样条神经网络控制非线性混沌运动是有效的．     

基于非线性AR模型的时间序列弱非线性检验方法

提出一种基于非线性AR模型相对预测误差的非线性检验量δNAR,采用替代数据法来检验时间序列中的弱非线性.以4种混沌时间序列为例,分析并比较了非线性检验量δNAR与非线性零阶预测误差δZP的弱非线性检验能力.结果表明,对4种混沌时间序列中的3种,非线性检验量δNAR都表现出比非线性零阶预测误差δZP更强的弱非线性检验能力,表明该非线性检验量具有较强的数据适应性,而且对于不同的数据,具有最佳非线性检验效果的参数比较固定.     

网页留言本的设计方法

留言本是目前网页上实现与用户交互的常用方法。本文通过一个具体实例介绍网页留言本的设计方法。     

CFG桩网结构地基加固处理路基变形规律研究

以武广客运专线典型路基断面为例,对路基沉降变形进行监测,结合实测沉降曲线对沉降规律进行探索,并利用曲线拟合法对路基沉降进行预测.预测结果表明:CFG桩复合地基剩余沉降最大值5.6 mm;双曲线法预测的沉降曲线与实测数据比较接近;路基的工后沉降与填土高度存在一定的相关性.     

东南亚地区港口国控制的现状及对策

东南来地区的港口国检查的发展现状、对航行于这一地区的中国船舶的影响较大,采取的措施——加强机舱管理。     

混凝土耐久性问题及其提高措施探讨

论述了混凝土工程耐久性不足对未来社会造成的严重后果,探讨了影响混凝土耐久性的因素及提高混凝土耐久性的措施。     

林后互通立交桥桥台裂缝处理

分析了林后桥桥台裂缝产生原因,为纠正桩基的不均匀沉降、改善桥台的受力状况提出利用钻孔压注水泥浆改善桩基土体的治理方案,并对裂缝进行了处理,经运营3a的连续观察,其治理效果显著,对同类工程有借鉴意义。     

加强全过程索赔 增大利润空间

介绍了公路施工企业在目前的公路市场情况下,应如何通过抓好项目实施全过程的变更索赔工作来增大项目的利润空间。     

影响RBN-DGPS系统使用和发展的因素

RBN—DGPS无线电指向标-差分全球无线电定位系统是一种由无线电指向标发射台播发DGPS修正信息向用户提高高精度服务的助航系统．我国有关部门参照国际标准制定了中国沿海无线电指向标-差分全球定位系统规划,在九五期间建成我国沿海台链,复盖我国沿海海域,使之成为一种国际标准化、现代化的无线电助航系统为广大用户提供高精度导航定住服务．RBN—DGPS系统已付诸使用,其发展尚存在着一些问题．     

主动铰接系统在盾构姿态调整中的应用

介绍ROBBINS公司生产的EPB6260盾构机主动铰接系统的结构和工作原理以及在盾构施工过程中管片选型原则、方法,详细阐述了盾构机与管片姿态调整的具体方法和科学依据,以及姿态调整对工程质量的重要性.通过姿态调整,盾构施工安全平稳,盾构姿态良好,通过提前预知下儿环管片,盾构施工效率明显提高.此种方法的使用对隧道施工和设...     

军用梁柱式支架在现浇箱梁施工中的应用

某桥现浇箱梁需跨越主河道,采用六四式军用梁搭设的梁式支架。即首先在梁底搭设／＼Z式军用墩,并加设临时墩,形成临时支撑体系,然后在临时支撑上架设六四式军用梁、搭设碗扣式支架,进行现浇。对支架体系各个组成部分进行强度、刚度以及稳定性验算,并对临时墩基础进行验算,确保设计可靠、施工安全。为同类桥梁的设计和施工提供了有益的参考。     

青藏铁路冻土沼泽化斜坡湿地路基稳定性研究

结合青藏铁路安多段冻土路基的设计与施工,从地基斜坡、地基强度、地表水和温度场四方面分析了影响沼泽化斜坡湿地冻土路基稳定性的因素,提出了设计和施工过程中需要采取的保证路基稳定性的技术措施,例如在路基下部设置1m厚的片石层、路基体内设置双向土工格栅、在路基上游设置隔水板和挡水堤等;在此基础上对安多段沼泽化斜坡湿地冻土路基的水平位移进行了长期监测,监测表明路基稳定,为类似工程的设计和施工提供了参考依据。