公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

短时段交通流预测的RBF神经网络模型

介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。     

汽车导航用电子地图的高效路网模型

为了有效地描述实际道路网络，提高汽车导航系统的运行效率，建立了一种新的电子地图的路网模型。在分析了嵌入式系统特点的基础上，对路网的数据结构进行了简化。采用重整实体ID的方法，进一步提高了数据的处理效率。实践证明，该模型可以较好地表述实际的道路网络，结构精练，处理效率高，适合车载导航系统，特别是嵌入式车载导航系统的要求。     

CAN局域网及J1939协议在货车和客车上的运用

叙述了CAN总线网络的特点及J1939协议的原理、内容及协议的应用。并设计最小节点实现应用J1939协议的CAN局域网的数据通信功能。     

模糊神经网络在发动机失火故障诊断中的应用

利用模糊神经网络对发动机失火故障进行诊断,建立起了模糊神经网络控制模型,应用MATLAB软件对其进行训练及仿真,结果表明此控制方法是有效的、可行的。     

网络控制技术在桥梁工程施工中的运用

网络控制技术是在一定的约束条件下 ,按既定的目标对网络计划进行不断检查、评价、调整和完善的过程。在某市汶河大桥施工过程中 ,运用网络控制技术 ,综合各种情况 ,压缩计算工期 ,以达到要求工期的目标 ,并有效地进行了进度和质量控制。     

关于南京市街巷路整治的反思

本文阐述南京市街巷支路整治中存在的问题及其对策     

节点递归算法优化合流管网

根据合流制管网系统的图论和矩阵算法 ,提出节点递归优化算法 ,以节点为研究对象 ,优化合流制管网系统。本算法能解决管网在交汇点处上下游管段衔接计算问题、溢流井设置问题 ,克服控制点不易确定的困难 ,达到了费用最低的优化目标 ;并可直接以节点标高为约束条件 ,充分考虑利用原有管道或解决地下管线交叉问题。并通过实例进行了验证     

BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用

分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。