高速公路进出流量差异的BP神经网络预测模型

进出高速公路收费站车流量的差异和变化给营运管理带来一定难度。分析了造成流量差异的部分因素，建立了BP神经网络预测模型，并运用Matlab工具进行仿真及误差分析。结果显示，采用本模型可缩短训练时间，避免训练陷入局部极小值，并可对近期4d的车流量差值进行可靠预测。     

基于SVR的汽油机过渡工况进气流量预测研究

针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题，分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性，提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势，采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取，并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识，以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测，并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明：SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内，有效实现了过渡工况进气流量的预测；与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比，SVR模型具有更高的预测精度，适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。     

基于机器学习的RC简支梁桥运维期承载力评估方法

首先分析了材料性能对桥梁承载力的影响，并采用有限元方法扩大既有桥梁数据，建立相应的数据库。然后，通过MATLAB建立BP神经网络模型对数据库进行训练完成桥梁承载力权重系数估算，并构建神经网络预测模型实现承载力预测，通过对比验证预测模型的准确性。最后，研究利用BIM二次开发研发桥梁承载力评估与预测系统。结果表明，随着桥梁使用年限的增长，钢筋对桥梁承载力的贡献相较于混凝土而言明显降低，材料退化对抗弯承载力影响最大；桥梁配筋面积对抗弯、抗剪承载力影响最大；当数据库的数据较少且预测精度要求较高时，采用多层隐藏层神经网络预测模型更有效；当数据库的数据庞大且预测精度要求不高时，采用GA-BP神经网络预测模型更有效。     

车用汽油机过渡工况进气流量预测研究

提出了一种基于混合遗传算法的径向基神经网络(HGARBF)的车用汽油机过渡工况进气流量预测模型。首先设计了一种新的混合遗传算法,利用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,将遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,选择其中的最优点作为梯度算法下一步迭代的起始点,运用该混合遗传算法进行径向基神经网络参数的优化,改善径向基神经网络不同初始参数对其性能的影响;然后建立了基于HGARBF网络的过渡工况进气流量的预测模型。仿真结果表明,该预测模型优于经典的进气流量平均值模型,为精确及时测试汽油机进气流量提供了新的方法。     

基于CMAC的汽油机瞬态工况进气流量预测研究

针对进气流量测量误差问题,运用改进型CMAC神经网络建立瞬态工况下进气流量预测模型,在变加速、变减速两种具有代表性的瞬态工况下进行仿真试验,通过对试验结果的分析,说明了汽油机进气流量预测模型的效果,嵌入该预测模型可增强空燃比控制效果。     

基于小波网络的发动机瞬态工况进气流量动态辨识与预测研究

由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法(DLS)对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络预测模型的可靠性和预测精度。作为对比建立了基于BP神经网络的预测模型,并利用瞬态工况试验数据分别对两种模型进行了仿真研究。结果表明,小波网络模型能有效地预测发动机瞬态工况进气流量,与BP神经网络预测模型相比,误差精度更高,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

不同优化类型组合预测模型在沙漠软土路基的应用

某沙漠重载铁路工程，地势低洼路段雨季易积水，加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累，形成了淤泥质或泥炭质软土地基；运用理论分析、现场监测等方法，从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果，开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明：双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度；变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小；引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型，极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响，在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。     

公路隧道交通流预测模型研究

在公路隧道前馈式通风控制系统中，需要对下一控制周期内的交通流进行在线预测。针对公路隧道交通流的特点，分别建立了神经网络预测模型和模糊逻辑预测模型，并采用仿真手段对它们的预测效果进行测试。测试结果表明，神经网络预测模型对正常交通流的预测精度较高，而模糊逻辑预测模型则对异常交通流的预测精度较高。     

基于图神经网络的交互车辆驾驶意图识别及轨迹预测

为实现周围车辆行驶轨迹的准确预测，运用深度学习方法，设计了一种基于图神经网络与门控循环单元（GRU）的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型。驾驶意图识别模型将车-车间的交互关系构造成时空图，运用图神经网络学习其交互规律，并利用Softmax函数计算出不同驾驶意图的概率；轨迹预测模型采用编码-解码的GRU网络，编码器将车辆历史轨迹信息进行编码并融合识别的驾驶意图信息，再通过解码器实现轨迹预测。最后采用NGSIM数据集对模型进行训练和验证，结果表明：所提出的模型能够更好地识别车辆的驾驶意图，且考虑驾驶意图的车辆轨迹预测模型能够有效提高预测精度。     

数据驱动的共享电动汽车流量预测与定价方案

为了提升共享电动汽车系统的经济性与运营效率，需要充分挖掘用户对共享使用价格的响应机制以及用户的充电等待行为。同时，用户流量需求的精准预测是提供合理共享定价方案的重要基础。基于此，首先建立以数据驱动的用户流量预测模型，通过结合图卷积神经网络与长短时记忆模型，捕捉用户需求的时空特征和动态相关性，并结合时间与天气特征因素实现多时间步长的准确流量预测。其次，考虑用户在共享系统下的等待自适应行为，建立基于用户等待成本的共享系统服务质量模型。而后以实现最大化共享系统利润收益与服务质量为目标，建立多目标的共享定价模型以制定不同时刻与路径上的共享电动汽车使用价格。最后，以上海市虹口区EVCARD交通测试系统的算例分析，论证所提流量预测模型的准确性以及多目标定价模型的有效性与经济性。研究结果表明：所提的SEV多因素融合需求预测模型较其现有的常用预测方法能获得更加准确的多时间步长流量预测；通过合理设置共享驾驶的空间和时间变化价格信号，可以提升共享电动汽车系统的运营盈利能力，并且实现了更好的系统利润收益与用户服务质量平衡的运行需求。     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。     

BP神经网络在振冲碎石桩复合地基承载力预测中的应用

在分析振冲碎石桩复合地基承载力影响因素的基础上，结合江苏某高速公路工程的振冲碎石桩承载力试验结果，利用BP神经网络强大的非线性映射能力，建立了基于BP神经网络的复合地基承载力预测模型。模型预测结果表明:利用BP神经网络来预测振冲碎石桩复合地基承载力的方法是可行的。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

汽油机过渡工况进气流量的神经网络预测研究

进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度。提出了一种基于汽油机过渡工况各种参数信息融合的过渡工况进气流量预测方法,分析了影响汽油机过渡工况进气流量的各种工况参数,提取了特征参数并建立了BP神经网络信息融合预测模型。对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,研究结果表明,该方法能够准确实时地预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。     

城市公共交通枢纽客流量预测实用方法研究

通过全面分析遗传算法和神经网络的优缺点,在充分考虑各种可量化因素的影响权重的基础上,建立了遗传神经网络模型,提出了城市公共交通枢纽客流量预测实用方法,并通过实例进行了分析验证。结果表明,该方法在城市公共交通枢纽客流量预测的应用过程中具有较强的学习能力和自适应性,,其预测的精度明显得到提高。     

基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究

车辆运行速度预测取决于多因素、非线性函数关系的建立,预测模型建立的准确与否取决于各个影响因素之间的相互作用的特性。将遗传算法与神经网络有机结合起来,以高速公路上的实测运行速度为基础,建立遗传神经网络训练和检验样本集,利用Matlab7.04的神经网络工具箱和遗传算法工具箱的函数,完成程序的编写,建立基于遗传算法的高速公路纵坡路段运行速度(V85)的神经网络预测模型,并将预测结果与实测数据进行比较。结果表明:所用遗传神经网络模型可靠,预测精度高,对我国采用运行速度的路线设计方法和线形质量评价有较高的参考价值。     

BP神经网络在女性假人颈部标定试验中的应用

采用BP神经网络代替响应曲面法的多项式函数,建立了基于BP神经网络的女性假人颈部减速特性模型.该模型以摆锤冲击速度、标定温度、蜂窝铝孔数、蜂窝铝切割形式为输入,10ms时刻颈部减速度为输出,实现了颈部减速特性的拟合预测功能.两种方法的预测结果表明,基于BP神经网络法的预测误差最大值为0.04m/s,而响应曲面法的预测误差最大值为0.05 m/s.     

路基沉降趋势的组合预测方法研究

路基沉降的理论值与实际监测值通常存在较大偏差,对此,在详细论述四种常用的路基沉降预测方法的基础上,提出一种基于人工神经网络与灰色模型的组合预测方法,并结合工程实例的实测数据,证实了组合方法在路基沉降趋势分析中的有效性和合理性。