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使用MATLAB神经网络工具箱研究了BP神经网络在路面模量反分析中的应用。研究结果表明,只要合理的处理输入和输出参数,利用BP神经网络可以较好的预测路面各层的弹性模量,并且相对于其他分析方法,该方法运算速度非常快,适合于实际工程中应用。 相似文献
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随着落锤式弯沉仪在公路工程中的广泛应用,路面模量的反分析方法日益受到国内外研究人员的重视。文中使用MATLAB神经网络工具箱研究了BP神经网络在路面模量反分析中的应用。研究结果表明,只要合理处理输入和输出参数,利用BP神经网络可较好地预测路面各层的弹性模量,且相对于其他分析方法,该方法运算速度很快,适合于实际工程中应用。 相似文献
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由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。 相似文献
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本文介绍了神经网络的基本理论,提出了一种采用BP神经网络模型对空耦雷达道路检测路面厚度进行测算的新方法。并对BP神经网络模型在沥青混凝土路面厚度检测的应用进行了分析、比较,为GPR技术在道路工程检测实践中提供一种辅助判断手段。 相似文献
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基于BP神经网络的路面使用性能评价方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
沥青路面使用性能评价是路网进行养护决策管理的基础,评价结果真实与否关系到整个路面管理决策的成败.由于传统的通过单项统计分析或多元线性统计回归分析建立路面使用性能综合评价指标的方法存在着不足,建立的具体回归关系式很难真实反映其内在的复杂的非线性关系,适应性受到一定的限制.而将高度复杂的非线性动力系统BP神经网络用于路面性能的综合评价具有较大的优势,文中对BP神经网络的设计、路面性能评价指标的选择进行了详细的阐述,并对基于BP神经网路的路面性能评价方法编程加以实现,给出了应用的实例. 相似文献
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路面性能预测是路面养护管理的重要组成部分,一般较难考虑自然环境对路面性能的影响,对已知信息的利用效率不高,造成预测误差.文中以某高速公路路面性能预测为例,详细说明了BP神经网络技术在路面性能预测中的作用,力求推广计算机辅助的人工神经网络在路面性能预测中的应用. 相似文献
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基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。 相似文献
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为了克服用BP网络进行结构损伤位置识别时网络结构确定难、网络训练易陷入局部极小、训练时间长以及处理带噪声数据需要大量的误码练样本等问题,提出用SOFM网络进行结构损伤位置识别的方法。分别用SOFM网络和BP网络对一桁架结构进行损伤位置识别,通过比较两种网络的性能发现SOFM网络不但网络结构容易确定,网络训练不存在陷入局部极小的问题,BP网络只有在大量训练样本条件下才能保证网络具有较好的抗噪声能力,若训练样本不足,则BP网络的抗噪声性能较差,而SOFM网络在较少训练样本情况下即可具有良好的抗噪声性能,因而SOFM网络更适合训练样本有限备件下的结构损伤位置识别。 相似文献
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为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于改进BP神经网络的车轮定位参数动态测量 总被引:2,自引:0,他引:2
结合人工神经网络(ANN)技术,提出了基于改进的BP神经网络的车轮定位参数动态测量方法,编制了相应的程序,并进行了试验验证。结果表明,通过将车辆前进时的侧滑量作为已训练好改进BP神经网络的输入,根据网络的输出值可以有效地识别出车辆行驶时的车轮外倾角与前束值,从而实现在侧滑试验台上对车轮外倾角和前束值的测定,并依据测定结果有效地指导检修人员进行车轮外倾角与前束值的调整。 相似文献
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通过实例分析,对BP神经网络和RBF神经网络在边坡稳定性评估中的应用进行了比较研究,结果表明,BP神经网络和RBF神经网络均能很好地对边坡稳定性进行评估,但RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,效率更高,并且对于同样的精度要求,RBF神经网络对边坡稳定性的评估结果更加准确和适用。 相似文献
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应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法. 相似文献