大型干坞边坡变形及其神经网络预测模型

分析了影响干坞边坡变形的因素，包括土体强度、无护坡时间、放坡坡率、分层开挖数、分层开挖深度、开挖步长、降水深度和坡顶荷载，在此基础上并结合典型实测数据，建立了干坞边坡变形的神经网络预测模型，预测结果与实测结果一致。此外，还提出了放坡开挖边坡变形的警戒值、边坡变形判断模式及相应的控制措施。     

公路工程投标项目风险分析的人工神经网络模型

对投标项目进行风险分析是投标前期决策的重要环节.本文通过投标项目风险因素辨识,建立了基于BP神经网络的风险分析模型,用MATLAB5.3开发了分析软件,为投标人在进行投标决策时提供了一个有效的风险分析工具.     

基于神经网络的手势识别

在机器人对手势识别的实验中,利用BP神经网络对连续手势进行识别。对采集到的彩色图像进行基于肤色的提取后,从复杂背景的彩色图像中划分出手部图像,进一步处理后输入神经网络进行识别。实验结果表明,该方法比较简单,识别效果也较为理想。     

神经网络组合模型在刘翔比赛成绩预测中的应用

影响体育比赛成绩的因素很多,传统的体育预测方法很难得到满意的预测结果.神经网络预测模型具有很强的非线性映射,在许多领域都有很好的应用.通过建立BP、RBF、Elman神经网络模型及组合模型,分别对刘翔110 m栏成绩进行预测.从预测结果看,最优线性组合模型的预测精度更高,具有更好的应用价值.     

Kohonen神经网络的VC实现及测试

Kohonen神经网络能够模仿人脑特征进行自组织学习,并能根据其学习规则,对输入模式自动进行分类。文章通过对Kohonen神经网络模型的研究,运用VC语言实现其算法,并完成对该神经网络分类功能的测试。     

人工神经网络训练样本的相容性检测及化简

针对人工神经网络的训练样本庞大繁杂的特点,运用粗糙集理论对有指导的网络训练样本的相容性及其化简进行简单论述,同时对神经网络的特征值提取给出了一种寻找方法．     

Term Structure of Interest Rates Based on Artificial Neural Network

In light of the nonlinear approaching capability of artificial neural networks （ ANN）, the term structure of interest rates is predicted using The generalized regression neural network （GRNN） and back propagation （BP） neural networks models. The prediction performance is measured with US interest rate data. Then, RBF and BP models are compared with Vasicek＇s model and Cox-Ingersoll-Ross （CIR） model. The comparison reveals that neural network models outperform Vasicek＇s model and CIR model, which are more precise and closer to the real market situation.     

混凝土梁式桥梁应力释放神经网络模型研究

通过对模型梁实验数据的分析处理,结合BP神经网络技术,建立了基于神经网络的混凝土梁预应力释放模型,开发了预应力释放仿真界面,取得了基本符合模型实验情况的效果。     

基于径向基神经网络的Internet网络时延模型研究

以Internet为媒介进行控制信息的传送,是远程控制发展的重要趋势,而Internet传输时延的不确定性,使得这样的远程控制信息闭环控制系统难以实现.在实际测量网络时延实际数据的基础上,利用滑动模型和样条原理,采用滑模均值代替滑模的常规输入值,利用径向基神经网络建立了网络时延的模型.仿真结果表明该模型能够反映并预测该测量数据所代表的网络路径之间的时延特性,并能在基于Internet的闭环控制系统的设计中有效地替代实际网络进行研究;而所用的建模方法具有快速、准确的特点,能用于在线学习网络模型并对网络的时延值进行预测,为基于Internet的远程闭环控制提供了新的思路.     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

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。     

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公交客流预测是城市公共交通规划的重要内容，是确定城市公共交通发展规模、布置场站及布设线路的根本依据，也是制定城市公共交通发展政策的重要依据.本文通过分析神经网络的作用机理和公交客流生成量的影响因素，建立了公交客流生成量预测的三层BP神经网络模型，以土地利用(8个神经元)、人口数以及区位系数作为输入神经元，输出神经元为公交客流的产生量和吸引量，隐层神经元数根据最大相对误差最小为目标试算求得.以哈尔滨市一日的调查数据对模型进行了标定与检验，结果证明，模型具有较高的预测精度.     

交通出行预测的神经网络模型

针对交通出行集计预测模型的缺陷,结合神经网络在非线性关系映射方面的优势,本文提出了交通出行预测的BP神经网络模型。作者在对BP神经网络的结构和算法进行分析的基础上,研究了交通出行预测BP神经网络模型的影响因素、模型结构和模型数据,并采用实际调查数据对模型进行了检验和应用。研究结果表明模型预测精度较高,既有很强的理论优势和解释性,又有良好的操作性．最后,文章讨论了下一步的研究方向．     

基于遗传算法和神经网络理论的机场航空业务量的预测模型

航空业务量预测是机场规划的基础。常用的预测方法无法同时考虑较多的影响因素,预测结果的精度较低,缺乏客观性。本文运用遗传算法和神经网络理论,综合考虑GDP增长率、人口增长率、进出口总量等因素对航空运输市场的影响,得出一种较为完善的航空业务量的预测模型。     

沥青路面抗滑性能神经网络预测模型研究

利用神经网络原理,采用沥青路面抗滑性能单项指标建立评价模型,对沥青路面使用性能进行预测研究,可为公路的预防养护、养护决策和养护规划的编制提供参考.     

基于神经网络的船体焊接规范自动预测方法研究

针对目前船体焊接规范参数设计的特点,设计了船体焊接规范自动决策的人工神经网络模型．通过实际焊接工艺数据对网络模型进行训练,把以规则显示表达的工艺设计知识转化为隐式网络权值,应用网络推理机快速、准确地预测船体焊接规范参数．实验表明所建神经网络模型具有较好的自学习和预测能力,为船体焊接工艺参数优选提供了一条新途径．     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别

通过风洞模型试验得到了足够的样本，在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络；采用BR(Bayesian regularization)算法，比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果，得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论．最后，提出了应用人工神经网络需要注意的问题。     

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.