基于ARIMA-FNN的道路交通事故最优加权组合预测模型

1个适应性良好的道路交通事故预测模型对于交通管理、控制和有关规划设计起着重要作用,文中根据交通事故发生的时空性和多因素性,利用ARIMA模型良好的时间序列线性拟合能力和FNN强大的非线性映射能力,通过最优加权方法确定模型权重,建立ARIMA和FNN的组合模型,并对我国道路交通事故进行预测。结果表明：这一模型可以提高事故预测精度,是1种有效的事故预测模型。     

车用发动机故障综合智能诊断方法研究

提出了用模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的新的诊断实用技术,给出了一个汽车发动机的诊断实例。结果表明该方法有效,具有工程应用前景。     

基于粗糙集与模糊神经网络的车-地无线通信设备故障诊断研究

针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立故障诊断样本数据表,基于粗糙集理论对故障样本数据进行约简,去除冗余属性,减少样本输入,然后利用约简后的数据训练神经网络,建立基于粗糙集与模糊神经网络车-地无线通信设备故障诊断系统模型结构;最后,将该模型运用于故障诊断中。试验结果对比表明,此方法简化了网络的结构,缩短了训练所需要的时间,提高了故障诊断的精度,从而验证了该方法的可行性。     

����������Ľ���ڿɱ�����ģ�����Ʒ���

针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

Application of fuzzy neural network to the nuclear power plant in process fault diagnosis

The fuzzy logic and neural networks are combined in this paper, setting up the fuzzy neural network (FNN) ; meanwhile, the distinct differences and connections between the fuzzy logic and neural network are compared. Furthermore, the algorithm and structure of the FNN are introduced. In order to diagnose the faults of nuclear power plant, the FNN is applied to the nuclear power plant, and the intelligence fault diagnostic system of the nuclear power plant is built based on the FNN . The fault symptoms and the possibility of the inverted U-tube break accident of steam generator are discussed. In order to test the system‘ s validity, the inverted U-tube break accident of steam generator is used as an example and many simulation experiments are performed. The test result shows that the FNN can identify the fault.