改进的BP神经网络在路基沉降预测中的运用

针对BP神经网络存在训练过程不确定的缺点,基于MATLAB建立改进的BP神经网络模型,该模型可克服BP神经网络模型在训练过程中收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合实体工程实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、泊松曲线模型和Compertz模型对比分析,结果表明改进的BP神经网络模型在黄土路基沉降预测中精度最高,可运用于黄土路基的沉降预测。     

基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究

地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明：改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。     

改进的BP神经网络预测模型及其应用

针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8．8％,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．     

基于改进BP神经网络的列车脱轨系数预测方法

列车运行过程中,脱轨系数过大将对列车运行安全产生影响并伴随脱轨隐患,因而列车脱轨系数的预测对保障列车安全运行至关重要。提出了一种基于改进BP神经网络的列车脱轨系数预测方法,利用轮轨接触横移量、接触角、车轮抬升量、列车速度对脱轨系数进行直接预测。针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,采用附加动量法和自适应学习率相结合的方法对其进行了改进。在ADAMS/Rail中建立车辆模型,通过该模型进行动力学仿真得到轮轨接触参数的数据,用此数据对改进BP神经网络进行验证。试验结果表明改进BP神经网络预测模型在相对误差及迭代次数上有明显改善,初步验证了该方法在列车脱轨系数预测方面的可行性。     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

黄土沟壑区湿软路基沉降预测模型

为合理考虑路基沉降预测时诸多影响因素的不确定性与随机性,提出基于神经网络范例推理的路基沉降预测模型。以同类工程的成功经验为基础,建立了基于神经网络的沉降范例检索模型,在范例相似度计算中,引入归一化效用函数,通过神经网络的学习,建立当前沉降范例与沉降源范例之间的相似关系,最终实现当前沉降范例的沉降预测。对黄土沟壑区湿软路基沉降预测结果表明,该模型具有较高的预测准确性,预测值与实测值绝对误差小于10%。     

基于神经网络的路口交通流转向比预测

为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并用调查数据对模型进行了检验.研究结果表明,与传统的平均值法相比,用所提出的模型,平均绝对相对误差减小约1%~3%.     

桥头过渡段差异沉降影响因素分析

高速公路桥头过渡段路基填筑高度一般相对较大,导致了该路段的路基附加应力也会相应地增大,在地基承载能力不足的情况下,往往会造成路基产生较大的工后差异沉降,严重的情况下还会导致"桥头跳车"。结合某高速公路桥头过渡段路基土力学特性,计算不同影响因素对桥头过渡段路基沉降的影响,对桥头过渡段路基差异沉降的处治具有较大意义。     

基于D-S证据模型的冻土区公路路基沉降监测技术

针对传统落锤式弯沉仪法无法大面积检测路面,沉降差大,导致监测效果不佳的问题,提出基于D-S证据模型的冻土区公路路基沉降监测技术。采用测定沉降值乘以经验系数法,计算主固结沉降和路基工后不均匀沉降数值,完成沉降监测仿真建模。通过构建等维信息模型,获取新的等维动态序列,对路基沉降进行预测。通过路基填筑、填料压实,实现路基沉降信息化监测。利用BP神经网络方法对路基监测稳定性进行鉴定,保证监测效果具有可靠性。由实验结果可知,基于沉降监测仿真建模的技术比传统落锤式弯沉仪法路基沉降监测差小3.7 cm,说明其监测效果较好。     

神经网络结合遗传算法用于航迹预测

研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化设计,建立了基于遗传算法的BP神经网络机动目标航迹预测模型。该模型克服了普通神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优点的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。最后,用实测数据进行了验证分析,结果表明,基于遗传算法的神经网络的预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于航迹的预测。     

BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论

BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近,针对BP网络学习速度慢的缺点,采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab仿真方法,研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。     

基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为了提高船舶交通流量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型.该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值.以青岛港2011—2019年船舶交通流量统计数据为例,进行仿真实例验证.结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,用于预测船舶交通流量具有一定可行性.     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.     

��������������ĵ�·��ͨ�¹�Ԥ��

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.