基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。     

基于人工蜂群算法优化BP神经网络的交通流预测

建立基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)优化BP(Back Propagation)神经网络(ABCBP)的分析预测模型,对城市道路短时交通流进行预测。以BP神经网络为基础,通过人工蜂群算法优化神经网络的各个权值和阈值,考虑交通流的时间特性,将历史交通流量作为训练样本,预测某日的交通流量。多种算法的仿真试验对比表明:基于ABC-BP的预测结果比传统BP神经网络、小波预测神经网络以及PSO(Partide Swarm Optimization)-BP神经网络的预测结果更加精确。     

粒子群优化BP网络建模及在缓冲包装设计中的应用

利用粒子群优化(PSO)算法取代传统BP网络算法中的梯度下降法,对参数(权值、阈值)进行优化,并将其应用于缓冲包装设计,建立缓冲包装材料特性模型.仿真数据表明:PSO优化的BP网络算法在函数逼近误差、迭代次数上均比传统BP网络算法有显著提高,可有效地解决缓冲包装中的非线性问题.     

基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法

为提高道岔故障诊断精度,提出一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的道岔故障诊断法.先利用基于道岔转换状态、时间固定分段、时域统计指标的三种方式提取动作电流特征参数,以降低特征维度;再据三种特征提取方式分别建立基于PSO-BP神经网络的诊断模型.仿真实验结果表明,采用基于时域统计指标的特征提取方式能更有效提取动作电流的变化信息,利用PSO优化BP神经网络可实现网络参数的自动寻优,提高网络对故障分类的效果.     

基于蚁群优化的前向神经网络

提出了一种新的神经网络学习方法.利用蚁群算法学习神经网络,克服了传统BP算法的不足.同时,针对蚁群算法主要用于组合优化的应用特点,对其进行了改进.将离散的信息素分布矩阵及概率分布矩阵拓展为连续的信息素分布函数和概率分布函数.将搜索的范围扩展到连续区域.使得新算法兼具了蚁群算法的全局快速寻优能力与神经网络的广泛映射能力.通过实例证明了该方法的有效性和快速性.     

基于PSO-BP算法的运输组织精益生产评价

在构建车站运输组织精益生产评价系统的基础上,建立用粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络相结合的混合算法来进行综合评价的模型.该模型全面考虑影响运输组织生产的各种因素,将定性分析和定量分析相结合,使评价结果更符合实际、更可靠.实例计算结果表明:PSO-BP方法简便、通用,其结果符合生产实际,能很好的反应运输组织精益生产的实施效果.     

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.     

考虑偏差补偿PSO-BP模型的SCR入口NOx软测量

针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NO_x)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初始选择随机性强和训练过程易陷入局部极值的问题,从而提升网络的训练速度和精度;其次,构建模型误差补偿网络修正预测结果以提高网络的预测精度与泛化能力;然后将改进模型应用于SCR入口NO_x软测量,基于某电厂DCS运行数据仿真计算,并与BP模型、标准PSO优化的BP模型和改进型PSO优化的BP模型进行了对比.仿真实验表明提出的软测量模型具有更高的收敛速度、更强的泛化能力、更佳的测量精度.     

基于遗传-粒子群优化算法的USV路径规划方法

为解决传统粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)应用于无人水面舰艇(unmanned surface vessel,USV)路径规划时存在的早熟收敛问题,提出一种结合遗传思想的PSO,在传统的PSO中引入遗传算法(genetic algorithm,GA)中的交叉、变异操作,避免算法进入局部最优解,对惯性权重进行自适应调整,加速算法收敛.采用MATLAB软件对USV巡检水域环境进行建模,应用改进的PSO进行路径规划.仿真结果表明:相对于传统的PSO和GA,该算法有效减少路径交叉点,大幅缩短路径总长和算法收敛时间.     

基于MPSO-RBF的区域公路交通事故预测方法研究

在分析区域公路交通事故致因因素和预测特点的基础上,引入了基于改进PSO算法的RBF神经网络的混合优化(MPSO-RBF)算法,即将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,并建立了区域公路交通事故的预测模型.最后,利用某城市1990-2003年交通事故资料和相关数据对MPSO-RBF神经网络预测模型进行了训练、拟和,同时用2004-2006年的外推样本数据对模型进行了检验,计算结果表明,MPSO-RBF预测模型较传统方法具有更高的预测精度,与此同时也证明了本文所选取区域公路交通事故致因因素的有效性.     

监控量测技术在长逢沟隧道施工中的应用与数据分析

长逢沟隧道为一座左、右线分离的四车道高速公路长隧道,地质情况复杂,围岩软弱破碎,总体较差,Ⅲ级围岩仅占32.86%,Ⅳ、Ⅴ级围岩占67.14%,且穿越3个大断裂带,埋深较浅.根据新奥法施工原理及隧道施工实际情况,在施工过程中严格地、系统地采用监控量测技术指导施工,以现场监控的围岩观察、拱顶下沉、水平收敛、地表下沉等数据...     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

水泥稳定碎石配合比设计方法的研究

水泥稳定碎石在我国公路工程中有着广泛的应用,对比分析了两种不同的水泥稳定碎石配合比设计方法,以成型原理、试件最大干密度、试件强度为切入点,充分证明了室内采用振动压实法对提高半刚性基层的路用性能有明显的作用,最后结合试验路工程,总结了水泥稳定碎石振动压实法的施工工艺。     

某岩质边坡失稳机理分析及处置措施研究

通过对现场失稳岩质边坡的调查,简述了边坡存在的隐患,对其进行了失稳机理分析,根据工程特点设定了治理目标及治理方案,并简要阐述了施工工程布置方案,对类似的工程有一定的指导作用。     

王繁高速公路太安岭隧道涌水量预测与评价

以太安岭隧道为例,利用地下水动力学方法对隧道开挖的涌水量进行了预测,预测结果表明,隧道全线属于弱富水段,根据预测结果提出了隧道施工建议。     

水泥稳定冷再生材料路用性能试验研究

通过室内试验对水泥稳定冷再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量、劈裂强度、抗冻性能进行了系统的研究,同时研究了水泥剂量、旧料掺加比例、温度对水泥稳定再生混合料的影响.研究表明,水泥剂量为5%时,冷再生材料的强度和其他路用性能指标均满足规范的要求.     

隧道监控量测技术应用实例

以某高速公路隧道施工监控为例,详细介绍了隧道监控量测必测项目,如周边位移及拱顶下沉量测数据处理方法及在工程施工中的实际应用,并提出了相关处置意见,及处置后的效果,以供参考。     

在山西省高速公路会议电视系统实施过程中的体会

山西省高速公路会议电视系统作为信息化建设的一部分,采用H.320、H.323混合组网方式,充分利用高速公路内部光纤传输系统专网资源,搭建了自己的网络平台。极大地实现了系统的实用性、稳定性、可扩展性。本会议系统不仅能实现会议功能,还用于远程培训等功能,为人们提供了一种简便而有效的工作平台,不仅节约了宝贵的时间、人力、物力,同时又提高了企业的管理和决策效率,再次为整个交通系统信息化工作迈上一个新的台阶。     

八盘山公路隧道施工安全监理与监控量测

以离军高速公路八盘山公路隧道为实例,从监控量测、数据处理、安全评估等方面论述了公路隧道的施工安全监理、监控量测的具体方法、步骤及效果。     

仁义河大桥桥墩刚度与结构体系适应性分析

阐述了刚构—连续组合体系桥梁桥墩的刚度对结构变形和内力状态的影响,结合高薄壁墩的特点,对仁义河特大桥桥墩刚度设计和结构体系的适应性进行分析研究,为同类型桥梁的设计提供借鉴。