区域物流线路网络双层规划研究

研究政府和运输企业、物流企业博弈情况下物流线路网络容量最优设置问题。运用系统分析和博弈理论,通过对政府从宏观角度进行物流线路网络规划、建设与管理,运输与物流企业从企业微观角度进行物流线路优化调度的目标与博弈过程研究,建立上层政府追求系统广义物流费用最小化,下层企业追求自身企业费用最小化均衡配流的两级Stackelberg模型,具体优化采用基于ANN的优化计算、非线性规划灵敏度分析和多目标决策置换率相结合的综合仿真,例子仿真计算显示采用双层规划进行物流线路容量最优设置思想方法的正确性与可行性。     

基于神经网络的运输通道-经济带系统的耦合度计算与分析

运输通道的发展依赖于经济带的支撑,经济带的成长也离不开运输通道的完善,因此,运输通道与经济带之间存在相互依存、相互影响的关系,它们之间是一种非线性关系.本文在对运输通道和经济带进行理论分析的基础上,将这两者构成一个耦合系统,应用人工神经网络(ANN)理论和 MATLAB语言给出运输通道-经济带系统的耦合度计算模型和预测方法,并将其应用于京沪运输通道-经济带的计算、预测和分析.     

基于PID神经网络解耦控制的变风量空调系统

为了消除变风量空调系统各回路之间存在的耦合，以便对该系统进行有效控制，建立了变风量空调机组部分变频器-风机-静压回路和新风阀-CO2气体体积含量回路的动态模型，提出用PID(比例-积分-微分)神经网络解耦控制方法消除这2个回路之间的耦合．实际运行结果表明，PID神经网络解耦控制技术可以有效地对变风量空调系统中2个回路进行解耦控制．     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

基于FEA和ANN的水火弯板表面变形预测方法

水火弯板是船体曲面的主要加工方法.目前,水火弯板的表面变形质量主要由加工技师的技术和经验决定.为了科学合理地预测其表面变形量,确定水火弯板的加工参数,提高产品的质量和生产效率,本文提出了一种高效、准确的水火弯板表面变形预测方法.首先应用有限元分析法（FEA）对水火弯板的成型过程进行模拟仿真;然后建立水火弯板加工参数与板件表面变形之间的神经网（ANN）模型,并依据FEA的分析结果对网络进行训练;最后应用该网络对钢板的表面变形量进行预测.     

基于SVM—ANN混合模型的某型舰炮武器随动系统故障诊断研究

支持向量机和人_T神经网络是在故障诊断方面比较常用的两种方法.针对支持向量机和人工神经网络在故障诊断方面的优势和不足,提出了一种基于SVM-ANN混合模型的故障诊断方法,并将其应用在某型舰炮武器随动系统的故障诊断中,该方法具有诊断速度快、诊断精度高等优点.     

HYBRID STRATIFIED ATMS AND ANN FOR CASE-BASED REASONING

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＭａｋｉｎｇｕｓｅｏｆｅｘｐｅｒｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｆｏｒｐｒｏｂｌｅｍｓｏｌｖｉｎｇｉｓｔｈｅｋｅｒｎｅｌｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ．Ｅｘｐｅｒｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｍｅｔｉｍｅｓｉｓｄｉｆｉｃｕｌ...     

一种判别实测资料中异常点的方法及应用

在原始实测资料中经常出现与绝大部分点据体现出来的规律不相符合的离散异常点,需要特别标出。人工神经网络原理分析认为:如果有少量点据的训练值与实测值存在较大差别,而其他绝大多数点的训练值与预测值十分接近,则差别较大的点是异常点。为了证实该方法的有效性,用半理论半经验公式计算异常点的结果,与实测值也存在很大差异,而正常点则符合甚好,表明文章提出的方法较为合理。对方法的适用性和优缺点进行了探讨。     

基于B-P神经网络的北京地铁运量预测模型

分析影响北京地铁运量的因素,选取城市轨道交通内部生产、人口因素、乘客收入因素和交通因素等作为运量预测的关键要素,应用B-P神经网络(Back Propagation ANN,基于误差反向传播神经网络)模型,对未来几年内北京地铁运量进行预测分析.结果发现B-P神经网络对地铁客运量的预测较为适用,可为北京地铁运营规划提供决...     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.