RBF神经网络在公路工程GPS高程转换中的应用

结合公路工程实例,通过RBF神经网络模型与二次曲面拟合、三次曲面拟合的对比分析,表明RBF网络进行GPS高程转换是可行的,且具有良好的精度.     

基于BP神经网络的GPS高程拟合方法的探讨

为了提高GPS高程测量的精度，提出了基于BP神经网络的GPS高程拟合方法，并以2座特大桥控制网数据为例，与常规多项式曲面拟合方法进行了比较．理论和实例证明，利用BP神经网络进行GPS高程拟合是可行的。尤其是在已知点较少的情况下，该方法具有实际意义．     

GPS水准数据处理问题研究

将GPS水准纳入到GPS定位与数据处理这个框架内进行研究分析,论述了高程拟合的具体方法和每种方法适用的范围,研究选用不同情况的已知点对最后拟合结果的影响.通过对每种方法解算的结果进行对比,得出关于高程拟合的几点结论.     

浅谈GPS高程拟合技术

介绍了GPS技术在高程拟合方面的应用.     

对GPS高程拟合精度的探讨

全文分析了GPS高程系统与我国现行高程系统的区别与联系;叙述了GPS高程拟合常用方法(多项式曲面拟合).对影响GPS高程拟合精度的因素进行分析,提出了提高精度的方法.     

对GPS高程拟合精度的探讨

全文分析了GPS高程系统与我国现行高程系统的区别与联系；叙述了GPS高程拟合常用方法(多项式曲面拟合)。对影响GPS高程拟合精度的因素进行分析，提出了提高精度的方法。     

基于ICA-RBF神经网络的沥青混合料疲劳性能预测

为研究沥青混合料在多因素环境下疲劳性能的变化趋势,提出一种基于MATLAB软件的优化神经网络预测模型,结合帝国竞争优化算法(imperialist competitive algorithm,ICA)与径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优势,构建ICA-RBF神经网络模型,采用拟合优度、平均相对误差、均方根误差分析RBF与ICA-RBF两种模型的预测结果,通过输出权值矩阵计算各影响因素的权重。在52组多变量因素实验数据中随机选取12组样本对模型进行检验,结果表明:ICA-RBF优化模型拟合优度为0.97,与RBF模型相比,ICA-RBF模型更稳定,且整体精度也较高。     

GPS在铁路线路高程控制测量中的应用研究

本文比较了双Ｂ样条拟合法、曲线拟合法和曲面拟合法的拟合精度，研讨了拟合模型的优选问题，得出了一些有益的结论。两个实际工程验证表明，由本文提出扔双Ｂ样条拟合法既可用于面状测区拟合，又可用于线状测区拟合，比较灵活，拟合精度也比较好。     

基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.     

基于径向基神经网络的大连站客运量预测

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.     

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...     

基于RBF神经网络的城市互通立交短时交通量预测

根据实测数据,分析了城市互通立交交通流运行特性,研究了城市互通立交主线总交通量、交织流量比和第2车道大型车比例3种因素对合流区端部交通量的影响,应用神经网络原理建立了输入层为3个神经元,输出层为1个神经元的RBF神经网络,研究了该RBF神经网络的训练算法,应用实测数据进行了网络训练,对训练后的网络进行了仿真.仿真输出结果与实测数据之间的误差很小,证明应用RBF神经网络对互通立交合流区的短时交通量进行预测是一种可行的方法.此研究为分析互通立交内各功能区之间的相互影响,为研究互通立交桥的预先控制和运行状态分析提供了理论参考.     

基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。     

径向基神经网络辨识非线性系统的改进算法

利用神经网络的非线性映射特性,将神经网络应用于非线性系统辨识。利用径向基神经网络来辨识非线性系统,并对两种不同RBF神经网络辨识算法进行比较。仿真结果表明,改进的算法具有学习速度快,辨识精度高的特点。     

基于RBF人工神经网络的空间插值

根据RBF网络能以任意精度逼近任意函数这一特性,将RBF网络应用于空间插值,认定地表空间坐标的空间分布可以用一复杂的非线性函数模拟。该函数是由多种因素综合作用的结果,如果以各因素为输入、对应空间坐标值为期望输出,对网络进行训练可对地理要素的空间分布进行模拟。试验表明,神经网络应用于空间插值是可行的。     

基于RBFNN的铁路混凝土桥梁构件状态评估

介绍了RBF神经网络模型的结构和训练算法,提出了既有铁路桥梁构件的综合状态评估模型,根据RBF神经网络的自适应性和学习能力,成功的将RBF神经网络应用于既有铁路桥梁构件综合状态评估中去,并给出了便于获取,且能全面准确反映桥梁实际工作状态的输入参数.以某铁路线的若干组实测数据对RBF神经网络进行训练和测试,系统输出与期望输出吻合较好,证明了RBF神经网络评估既有桥梁构件综合状态的准确性、有效性和稳定性.     

基于径向基函数网络的社会消费品总额预测模型

利用BP、RBF神经网络自适应学习法模型,对社会消费品总额进行了预测和研究,结果表明用RBF网络自适应学习法所建立的模型经过训练后,可得到较精确的预测结果,并具有较强的应用性。     

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。     

基于改进RBF神经网络对股价的演变预测

对RBF神经网络进行了分析,建立了RBF神经网络模型,并对此模型进行了改进,使其具有更好的预测性能.把一类非线性较强的时间序列(万科A股2009年6月份股票价格)利用该模型进行了非线性逼近.用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真.实验结果表明:利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的,其预测精度高于改进前的预测精度,改进方法有效.