基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于BP 神经网络的铁路客运服务质量评价研究

为了客观、准确地评价铁路客运服务质量,从旅客感知角度出发,构建了评价 指标体系,建立了BP神经网络求解模型,提出了基于BP算法的铁路客运服务质量评价 算法.通过对网络的训练,使得网络输出达到了期望的精度,满足了客运服务质量评价的 要求.最后通过对铁路旅客的调查问卷实例,从均方误差、统计识别率方面进行了分析、仿 真,对客运服务质量进行综合评价,并与模糊综合评价法进行了对比.实验结果表明,本文 构建的评价指标体系科学、合理,提出的评价算法收敛速度快、误差小,评价结果能够有 效地反映客运服务质量水平,为提高和改进铁路客运服务质量提供参考依据.     

结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究

针对BP神经网络存在收敛到局部极小问题,研究了直接利用遗传算法训练BP网络的方法和结合遗传算法训练网络初始权值的BP算法;通过简单异或问题说明了第一种方法所需训练时间较长;将第二种用于解决结构损伤识别问题,得到较好结果,说明利用遗传算法训练初始权值可以克服BP神经网络局部极值点问题,加快网络的收敛速度。     

基于模糊神经网络的隧道围岩分级系统

将模糊集和神经网络相结合,用神经网络结构来实现模糊系统,并采用神经网络学习算法调整模糊系统的参数,提出了隧道围岩分级系统模型。根据收集到的围岩分级资料作为样本来训练和检验网络模型,并与BP网络模型结果进行比较。计算结果表明该系统可方便有效地实现隧道围岩分级,为工程施工提供依据。     

小波神经网络应用于电子政务信息系统安全风险评估

针对电子政务信息系统风险评估的复杂性和不确定性,作者提出了小波神经网络评估方法,建立了小波神经网络评估模型,最后采用Matlab7.1工具进行了仿真实验,并分别从网络的收敛速度、训练精度和训练效果上与BP神经网络算法作了对比。结果证实该方法有效克服了传统方法中人为分配权重带来的主观性,使评价结果更科学,更合理。     

基于遗传与BP算法的公路收费系统综合评价

在构建高速公路收费系统综合评价指标体系的基础上,提出了用遗传算法(Genetic Algorithms,GAs)与BP网络相结合的混合算法来进行综合评价的模型,即先通过遗传算法优化初始权值,再用BP网络进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小,从而保证模型评价值客观反映真实评价.     

L-M神经网络算法在汽轮发电机组故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组的故障诊断,采用Levenberg-Marquardt算法建立多层前向人工神经网络,采用改进算法训练网络,克服了传统BP算法收敛速度慢,易陷入局部最小的缺陷.就BP网络的不足,提出了一种改进的BP神经网络模型,并使用L-M算法用于汽轮发电机组故障的诊断.经理论和实践证明:该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度,为旋转机械故障诊断提供了有效方法.     

基于BP神经网络的煤炭企业可持续发展评价

在分析煤炭企业可持续发展评价方法的基础上，建立了煤炭企业可持续发展评价指标体系，构建了基于误差反向传播算法（BP算法）的多层前向神经网络模型．为减小希望输出与实际输出之间的误差，从输出层神经元到输入层神经元逐层反向修正各连接权，并在网络训练学习的过程中不断执行误差反向传播修正，以提高网络对输入模式响应的正确率．通过算例验证了运用BP神经网络评价煤炭企业可持续发展的有效性和准确性．     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI。同时．神经网络评价数据和专家系统数据的比较．证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

基于BP神经网络的旅游交通安全评价分析研究

本文阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

基于遗传算法的推进电机的预测模型

本文选择BP神经网络算法作为预测模型的算法,建立了基于遗传算法的推进电机预测模型,并运用推进变压器的实际运行参数,对预测模型进行仿真,为推进电机的状态评估打下了良好的基础。     

线控转向系统的神经网络模型与模糊控制

采用魔术公式表达的轮胎模型,建立线控转向系统非线性三自由度整车动力学模型,该模型在整个轮胎侧偏角范围内有效,反映轮胎侧偏角超过5°后轮胎侧偏力与轮胎侧偏角的非线性特性,并采用BP神经网络训练模型。转向传动比采用模糊控制。结果表明：采用BP神经网络训练模型较好的映射了输入与输出的非线性关系,采用转向传动比模糊控制算法得到转向传动比随车速的变化规律,可较好的实现低速转向灵敏和高速转向稳定的控制目标。     

基于神经网络的斜拉索损伤识别研究

以一模型桥为背景,探讨了斜拉索损伤定位以及损伤程度确定的方法.基于ANSYS有限元模型,采用RBF网络,模拟了斜拉索的损伤情况.以不同损伤程度下自振频率和局部模态作为神经网络的训练与测试输入样本,由神经网络的输出来指示损伤位置和损伤程度,并与BP神经网络的识别效果进行比较.