BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

通过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验，获得大量的实验数据。在此基础上，运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测。最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据，从得到的误差平方和σ=0．00116来看，其拟合精度较高。BP神经网络具有白适应学习和记忆能力，尤其是三层BP神经网络模型，所得预测值与实际值误差最大为0．91％，较最小二乘3．4％的误差改善了许多，该法为蠕变预测找到了一条新的途径。     

基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。     

基于多因素的道路线形拟合方法综合评价

为研究不同道路线形拟合方法的优缺点,对道路改扩建工程线形拟合方法选择提供一定的指导,故选取了基于GPS数据的最小二乘法、基于MATLAB的半自动线形拟合法、三次样条曲线法3种拟合方法,对这3种方法进行多因素评价。提出了基于层次分析法的多因素评价体系,对3种方法的精度、稳定性、难易性进行了探究。结果表明:最小二乘法精度最高;样条曲线法最简便;稳定性方面基于MALTLAB的半自动拟合最强。最后利用层次分析法进行拟合方法评价,最小二乘法评分最高,基于MATLAB的半自动化拟合法是基于GPS数据的最小二乘法的61.05%,三次样条曲线法是最小二乘法的42.72%。     

城市交通枢纽短期客流量的组合预测模型

客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。      

LS-SVM在连续刚构桥标高误差预测中的应用

针对悬臂施工的连续刚构桥施工过程中标高误差产生的因素多,各因素与误差值之间存在高度非线性关系并属于小样本事件,所以准确的标高误差预测一直成为一项难题.该文利用最小二乘支持向量机,借助Matlab中的工具箱,建立预测模型,对一座大跨连续刚构桥施工中节段标高误差进行预测,并与BP神经网络预测模型进行对比,可知LS-SVM预测结果准确、稳定性优良.     

一种新的GPS高程拟合方法及其在京哈高速公路测量中的应用

基于BP神经网络法和最小二乘支持向量机(LS—SVW),提出一种新的针对道路控制测量的GPS高程拟合方法。选择高斯函数作为其核函数,将其应用至京哈高速过境段的控制点测量中,并将高程拟合结果与BP神经网络、平面拟合、最小二乘法、GA—GRNN、LS—SVM二次曲面和三次样条曲线拟合法等高程拟合方法对比。结果表明,该模型具有拟合精度高、所需样本小、泛化能力强等特点,成功地解决了高维数、非线性、小样本等问题,是一种较适合于公路控制测量的GPS高程拟合方法,具有较高的推广价值。     

基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究

为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道路模型参数确定模型函数;根据新道路模型函数的上凸性,以函数最大值为分界点,分界点左侧为左车道线,右侧为右车道线,从而完成对左右车道线的检测;最后利用最小二乘法实现左右车道线重构。实验结果表明,所提出的算法的检测精度达到92.8%,适合多种道路状况下的车道线检测,具有较好的鲁棒性。     

岩石强度准则待定参数拟合方法及评价研究

岩石强度准则中待定参数因拟合方法不同而有所差异。文中基于3种常规三轴强度准则和12种岩石的试验数据,采用3种拟合方法确定强度准则中待定参数并对其进行评价。结果表明,利用偏差平方和最小即最小二乘法确定强度准则中的待定参数,误差较大的个别数据使拟合曲线整体偏离正常数据;而将非线性强度准则变化后再线性回归,可能会对误差产生放大作用;以拟合偏差绝对值之和最小为目标确定强度准则的待定参数,能更准确地反映应力状态对强度的影响规律。     

公路平面线形指标恢复方法对比研究

以既有路段为研究对象,分别基于理想道路中线平面坐标数据和实测道路中线平面坐标数据对比分析三次样条插值法、最小二乘拟合法、纬地平面智能布线法的适用性和稳定性,提出等距分组最小二乘拟合圆曲线法。结果表明,对于理想道路中线平面坐标数据,3种方法恢复的圆曲线半径均可靠,其中最小二乘拟合法恢复缓和曲线长度的结果不稳定;对于实测道路中线平面坐标数据,三次样条插值法的适用性差且增大测量点密度不能提升恢复结果的可靠性,最小二乘拟合法和纬地平面智能布线法恢复圆曲线半径较可靠且通过增大测量点密度可在一定程度上提升缓和曲线长度恢复的可靠性。     

温度场实测温度数据的处理研究

以温度场实测数据为基础,提出了温度实测数据的处理及拟合方法。介绍路面温度的测定方法及传感器的标定过程;由实测数据发现,在短时间间隔内,路面沿深度的升温曲线近似为线性分布,根据导热理论及实测温度数据提出用三次多项式拟合路面温度的深度曲线。用最小二乘和加权最小二乘拟合路面温度的深度曲线。