基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI.同时,神经网络评价数据和专家系统数据的比较,证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理，建立评估路面状况指数PCI的模型。通过平整度和路面破损率数据的学习，预测了路面破埙指标PCI，并把神经网络模型和回归模型进行了比较，证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理,建立评估路面状况指数PCI的模型.通过平整度和路面破损率数据的学习,预测了路面破埙指标PCI,并把神经网络模型和回归模型进行了比较,证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上，提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法，并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论，建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型．最后，介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例．     

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上,提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法,并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论,建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型.最后,介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

道路交通事故宏观预测模型

道路交通安全已成为全社会普遍关注的问题,为了对中国未来的交通安全形势作出科学准确的预测,分析了中国道路安全状况的评价指标和主要影响因素,以交通事故死亡人数作为评价指标（输出变量）,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量（影响因素）,建立了基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型和BP神经网络预测模型．模型的训练利用1978～1998年的道路交通事故数据为样本;模型的检验利用1999～2004年的道路交通事故数据进行检验．模型对未来年份的死亡人数进行了预测．预测结果表明：基于遗传算法的神经网络模型比BP神经网络预测精度较高,网络泛化能力强;得出2010年和2020年中国的道路交通事故死亡人数值分别为13．9万人和16．7万人．     

基于区间数法的水泥路面使用性能评价

公路在交通荷载和自然环境的共同作用下,路面使用性能会随着时间推移而日益衰减,从而直接影响车辆的行驶速度和运输的安全性、经济性和舒适性。为了评估和预测路面使用性能,便于进行科学的养护管理,根据现有的评价理论和方法,从指标数据代表的可靠性出发,建立了水泥混凝土路面使用性能区间数法的综合评价模型。最后,结合选取路段的实测数据与规范推荐评价方法进行了应用与对比分析,二者评价结果基本相同。该模型计算过程简单,易于编程,具有一定的推广和应用价值。     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型．该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点．结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比．计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景．     

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

基于BP神经网络的步行铺面设计软件研究

基于步行铺面组成要素、影响因素的多样性,提出的一种基于BP神经网络的辅助设计系统,可以实现铺面外观的计算机辅助设计。     

基于人工神经网络的路面模量反算

根据三层 BP神经网络模型和弹性层状体系理论 ,结合 JILS FWD研究了层状体系路面的模量反算。通过理论和实测弯沉盆的反算 ,比较了精确网络与噪音网络的反算能力 ,从而提出了人工神经网络实现模量反算的关键技术。噪音网络与国内外常用反算程序的比较结果表明 ,神经网络法的反算结果具有良好的精度和可靠性     

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型

将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。     

基于BP神经网络的某型发动机万有特性实验数据拟合

介绍了BP神经网络的基本原理,借助Matlab软件的BP神经网络工具箱函数,通过建立相应的BP网络模型,对某型发动机的万有特性实验数据进行拟合,并将拟合结果与实测值进行比较。研究表明,采用BP神经网络拟合发动机万有特性数据,能取得较高的精度。     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于遗传神经网络评价铁路多项目优先级

提出一种评价铁路建设多项目优先级的遗传神经网络方法,针对现有评价方法在对指标权重赋值时存在的主观随意性问题,在已有指标体系的基础上给出基于BP神经网络的铁路建设多项目优先级评价模型,并运用遗传算法对所建立的神经网络模型进行优化,有效克服现有综合评价方法中主观确定权重的缺陷。经过算例分析,验证该方法的可行性,并得出结论。     

基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。