基于人工神经网络的混合梁斜拉桥智能诊断方法研究

研究目的:本文以天津市河北大街混合梁斜拉桥为工程背景,基于人工神经网络模型,提出适用于混合梁斜拉桥的分步识别方法,分别采用概率和径向基函数神经网络对子结构和钢主梁子结构局部构件进行损伤识别.此外还提出适用于钢主梁局部构件识别的动-静组合损伤指标,并建立相应的径向基函数网络模型,分别针对单损伤、双损伤和三损伤的不同损伤情况进行数值模拟.研究结论:识别结果表明:(1)本文所提出的分步识别方法具有较高的识别精度,网络识别速度快,适用于大型混合梁斜拉桥的智能诊断过程;(2)所提出的动-静组合损伤指标对混合梁斜拉桥的局部损伤识别也较为敏感;(3)单处损伤测试工况中,识别精度几乎高达100％;(4)在两处和三处损伤测试工况中,位置识别正确率分别达到82.61％和78.3％.     

基于径向基函数神经网络的城市道路路段行程时间实时预测模型

提出利用径向基函数（RBF）神经网络方法对城市道路路段行程时间进行建模NN,并结合线圈和视频实测数据进行仿真分析,以实际行程时间和模型输出的行程时间预测值比较验证了模型的合理性。并将RBF神经网络方法与BP神经网络方法进行比较,结果表明RBF神经网络相对于BP神经网络训练时间短,且预测精度更高。     

企业标准化的作用及几点建议

介绍了企业标准化的概念和重要意义，以及目前企业标准化工作存在的问题，并提出了发挥企业标准化积极作用的建议和措施。     

《思想道德修养与法律基础》课程项目化教学探索

《思想道德修养与法律基础》课程实施项目化教学,以项目为导向、以团队合作学习为依托,契合"基础"课的性质特点,有利于实现"基础"课的教学目的。项目化教学强调全员参与,做到主导性与主体性相统一;贴近大学生实际,做到统一性与多样性相统一;突出任务驱动,做到理论性和实践性相统一;促进学生全面发展,做到知识、能力和素质的统一。     

浅论工程变更

随着国家计划经济向市场经济的彻底改变,我国的建设市场由原来的"自编、自导、自演"的格局向市场化发展,大力推行建筑工程总承包和市场化管理,工程变更由过去的仅由建设单位提出转变为参建各方均可以提出的形式。     

铁路工程清理概算工作探讨

铁路建设工程实行全过程、全方位的投资管理,当项目实施阶段发生方案变更时会影响到工程投资,为了核算建设项目的真实成本,在建成验收销号前,需清理概算.清理概算如何开展,依据什么开展,包括哪些内容,此文进行详细论述.并对其工作过程进行说明.     

Identification of vehicle sensor locations for link-based network traffic applications

Information on link flows in a vehicular traffic network is critical for developing long-term planning and/or short-term operational management strategies. In the literature, most studies to develop such strategies typically assume the availability of measured link traffic information on all network links, either through manual survey or advanced traffic sensor technologies. In practical applications, the assumption of installed sensors on all links is generally unrealistic due to budgetary constraints. It motivates the need to estimate flows on all links of a traffic network based on the measurement of link flows on a subset of links with suitably equipped sensors. This study, addressed from a budgetary planning perspective, seeks to identify the smallest subset of links in a network on which to locate sensors that enables the accurate estimation of traffic flows on all links of the network under steady-state conditions. Here, steady-state implies that the path flows are static. A “basis link” method is proposed to determine the locations of vehicle sensors, by using the link-path incidence matrix to express the network structure and then identifying its “basis” in a matrix algebra context. The theoretical background and mathematical properties of the proposed method are elaborated. The approach is useful for deploying long-term planning and link-based applications in traffic networks.     

基于RBF神经网络的控制系统PID调节器的设计

为了改善传统PID控制器的控制效果,采用RBF神经网络对控制系统PID参数进行自整定。分析了RBF神经网络PID整定原理,给出了相应的实例,并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明,采用RBF神经网络整定的PID控制器快速性好,自适应力强,具有良好的控制品质。     

大学英语选修课的现状分析

大学英语选修课是英语教育发展到创新知识时代的客观需要。大学英语选修课程的基本特征是尊重学生的个体差异,倡导个性化学习,差异化教学;而这些理论依据主要基于个体差异理论（Ehrman,2003）和多元智能理论（Howard Gardner,1983）。为了不断提高学生的综合实用能力,获得更好的教学效果,各高校不断规范选修制度,规划大学英语选修课程,整合教学设计。目前,大学英语选修课已成为高校实行英语教改的最明显的标志。     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。