改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

部分预应力混凝土梁裂缝宽度应用BP网络计算的研究

本文利用BP神经网络模型,对部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度的计算方法进行了探讨。首先,通过理论分析,找出影响预应力混凝土梁裂缝宽度的主要因素,在此基础上,建立预测预应力混凝土梁裂缝宽度的优化BP神经网络模型。然后,针对所建模型,输入一定量的实测的预应力混凝土梁裂缝宽度数据样本,进行模型参数的训练和学习,利用人工元神经网络的特点,训练好裂缝宽度计算模型。仿真计算的结果表明,应用人工元神经网络方法,进行部分预应力混凝土梁的裂缝宽度的预测计算是可行的,而且与我国现行规范公式的计算结果相比,计算精度更高。     

一种提高DCT变换编码性能的神经网络方法

提出了一种提高ＤＣＴ变换编码性能的神经网络方法，内容包括：ＤＣＴ变换编码的失真分析、神经网络模型、网络学习算法和计算模型结果。     

一起借铁路传播的疫情控制

铁路是国民经济发展的大动脉 ,具有点多、线长、四通八达的特点 ,更是流动人口的集散地。如何做好防病灭病工作 ,切断传染病借铁路传播的途径是铁路卫生防疫工作者的神圣职责。某年春夏之交一电话报告 :某地车站附近一酒家发生一起疑似“食源性疾患”。我站立即派员前往。1　一般情况经查 5月 31日和 6月 6日 2天 ,约有5 30余人在该酒家就餐后于 6月 2日起陆续出现腹痛、腹泻等症状入住当地市医院。市防疫站初步分析为一起疑似“食源性传染病”的暴发 ,其中有 1 1名同日就餐者已返回原籍太原、长治等地 ,情况不详。依据《食品卫生法》和《传…     

国内重大传染病疫情铁路交通防控模式效率评估

为了评估铁路交通应对重大传染病疫情防控模式效率,通过SARS、甲型H1N1流感等疫情防控案例分析评估,提出了传染病借铁路交通远距离传播数学模型为I(t)=S(0) ｛1-exp[-kWDμIt3/V3]｝.列车上防控措施的重点在于控制住传染源,应在3小时内有效实施;站车关口严控筛查在于掌握措施的时效性原则,为疫情早期2个月;铁路职工预防免疫保护应在疫情高峰前2周达到50％以上免疫覆盖率.     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

基于遗传算法和神经网络的润扬长江大桥深基坑变形预测

针对深基坑变形问题,用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立了GA-BP神经网络深基坑变形预测模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。利用模型对润扬长江公路大桥南锚碇深基坑变形进行分析,并对模型拟合结果进行了检验,结果表明深基坑变形和支撑轴力具有一致响应趋势,预测模型性能良好,预测精度较高,简便易行。     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。