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针对行车安全距离预测中的各种非线性问题,提出一种基于粒子群优化人工神经网络(PSO-ANN)的临界安全距离预测方法。通过粒子群优化(PSO)算法优化人工神经网络(ANN)的权值和阈值,避免ANN容易陷入局部最优的问题,并通过迭代找到全局最优解。以路面情况、前后车速度以及前车减速度作为输入,临界行车安全距离作为输出,应用PSOANN建立预测模型,通过训练收集的样本数据预测行车安全距离,并与当前常用的ANN预测结果进行比较,结果表明:与ANN方法相比,PSO-ANN算法更稳定,且预测结果的平均绝对误差降低了7.8%。 相似文献
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针对本工程设计要求,对主墩基础周边土体采用搅拌桩进行加固,形成的水泥土墙体用作基坑支护。根据地质条件和基坑开挖深度,进行了详细设计与计算,并论述了搅拌桩围堰的施工顺序、施工步骤和施工过程中的控制。 相似文献
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本文以"三坐标测量同步器齿环内锥的锥度"为例,根据同步器齿环内锥面螺纹的螺距大小进行编程,用3mm直径的测量球通过对同步器齿环的内锥螺纹面进行测量,并计算出三坐标测量的不确定度,评定了三坐标测量同步器齿环内锥面锥度的检测能力。 相似文献