基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征，在出租车GPS轨迹大数据基础上，融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据，构建出租车载客出行量回归模型，得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性，而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明，RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题，同时为防止模型过度拟合影响预测精度，基于中国民航局发布的风险评估体系，以某航450组真实航班数据为标准样本，首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维，从63项风险自变量中筛选出15项独立变量；然后，使用随机森林算法(Random Forest，RF)进行防过拟合处理，结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时，结果误差达到最小值，即得到最终预测指标；最后，构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型，同时选取主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)、径向基函数(Radial Basis Function，RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)3种对比方法，使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后，结果精度未见下降；经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前；Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合，可大幅提升预测精度，用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

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。     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

大跨悬索桥MTMD抖振控制的参数优化

针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-WAWS法)对脉动风速进行模拟,并换算成抖振力作用主梁上,通过时程分析及后处理获取主跨跨中横桥向响应值。将响应值的均方差作为优化目标函数,以MTMD总质量、个数及阻尼比作为优化变量和约束条件,采用神经网络拟合目标函数并应用改进的自适应遗传算法进行寻优。结果表明,优化后的MTMD能有效控制悬索桥在脉动风作用下的抖振响应,减振率达48%。提出的理论与计算方法对悬索桥中MTMD的设置及参数选取具有实际工程意义。     

基于径向基函数网络的社会消费品总额预测模型

利用BP、RBF神经网络自适应学习法模型,对社会消费品总额进行了预测和研究,结果表明用RBF网络自适应学习法所建立的模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的应用性。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用，并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合，成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明，将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度，有很好的工程应用前景。     

RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究

提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断.     

基于径向基网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法

以全桥安全性评价为总体目标,在以往桥梁安全性评价方法的基础上,引入人工神经网络理论,并结合层次分析法,提出了基于径向基网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法.从影响钢管混凝土拱桥安全性的承载能力、承重构件损伤以及外观损伤等3个主要方面进行考虑,分别建立RBF神经网络安全性评价模型,采用现场实测数据评价结果作为神经网络训练和检验样本,对神经网络进行学习训练,获取专家的经验知识和直觉思维,建立高度非线性的输入与输出的映射关系.通过仿真得到桥梁承载能力、承重构件损伤、外观损伤以及成桥状态下最终的安全性信息.以武汉市晴川桥为例进行工程实例分析,分析结果表明,该方法较好地反映了钢管混凝土拱桥结构的安全性状况.