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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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人工神经网络在桥梁结构等级评估中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了径向基函数神经网络和BP神经网络模型的特点 ,提出了基于神经网络的桥梁结构等级评估方法 ,讨论了这两种神经网络模型的误差及其收敛速度 相似文献
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针对BP神经网络用于交通流量预测时存在的不足,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值的方法来提高BP网络的性能.应用改进前后的BP神经网络模型对长沙市具体路段的交通流量进行预测,通过预测结果对比,发现经遗传算法改进后的BP神经网络在降低预测平均误差的同时,迭代次数也比标准BP神经网络大大减少. 相似文献
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《汽车工程》2020,(1)
为识别路面不平度,对4种典型神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行研究,提出4种典型神经网络输入选择和输入组合优化的解决方案。建立了汽车系统振动的4自由度平面模型,通过仿真获得神经网络的输入和输出。采用正交试验设计确定了每种神经网络的32个输入方案,在常用的B级路面和车速60 km/h下得到每种神经网络输入方案的评价指标,通过方差分析选出每种神经网络的最优输入方案和4种典型神经网络中的最优神经网络。研究结果表明,4种典型神经网络中,NARX神经网络是识别路面不平度的最优神经网络,其最优输入方案的相关系数和均方根误差分别为96.75%和0.003 3。 相似文献
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神经网络是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从神经网络的定义、方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的应用,分析了在房地产应用中的神经网络预测流程,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并以西安市房地产市场为例,运用BP神经网络方法对房地产市场进行了模拟,并得出了可靠的结论。文章最后对神经网络在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。 相似文献
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为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用BP神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于BP神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。 相似文献
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针对常规大修决策模型PQI模型的缺陷,利用改进型BP神经网络建立沥青路面大修决策模型。改进型BP神经网络是在神经网络中间层和输出层上加入特殊的偏差单元,以加快BP神经网络的收敛速度、并提高其计算精度。本文根据安徽省高速公路沥青路面的实际情况,建立了有5个输入单元和一个输出单元的神经网络,并利用历年路况检测结果和专家对路况的主观评价结果对网络进行了训练。结果表明神经网络计算结果的精度很高。 相似文献
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针对应用RBF神经网络识别路面不平度的输入选择、输入方案确定和识别效果评价3个问题,提出了一种解决方法。对RBF神经网络和训练过程进行了分析,选择车辆可以测试的车辆响应作为RBF神经网络输入,引入正交试验设计确定RBF 神经网络输入方案,采用相关系数和均方根误差作为RBF神经网络识别效果的评价指标。通过采用车辆和路面不平度系统4自由度平面模型仿真获得车辆响应和前轮路面不平度,应用RBF神经网络对常用路面等级和常用车速行驶下某汽车的前轮路面不平度进行了识别。结果表明,所提出的方法解决了基于RBF神经网络识别路面不平度的3个问题,可以用于其它神经网络识别路面不平度。 相似文献
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提出一种基于粒子群优化神经网络PID的车道保持控制方法。首先搭建车路模型和EPS(Electric Power Steering,电动助力转向系统)模型;然后建立粒子群优化神经网络PID控制器,利用粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值,提高神经网络算法的收敛速度和精度,优化后的神经网络算法在线调整PID控制器的3个参数比例Kp、积分Ki、微分Kd,输出最优组合;最后,进行车道保持硬件在环试验,试验表明:相对于常规PID控制和神经网络PID控制,在粒子群优化神经网络控制下,车道保持系统的跟踪精度和稳定性都更高。 相似文献
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基于BP神经网络的黄土湿陷性预测研究 总被引:2,自引:4,他引:2
运用人工智能领域中的神经网络技术,提出了基于BP神经网络模型的黄土湿陷性等级的预测方法。用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。并给出工程实例和程序,预测效果和准确度较好,说明利用BP神经网络预测黄土湿陷系数是可行的。 相似文献
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运用人工智能领域中的神经网络知识,提出一种基于BP神经网络模型的路基砂土液化预测方法。提出用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。 相似文献
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神经网络在混凝土强度试验中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
该文应用人工智能领域中的神经网络知识,提出了一种基于BP神经网络模型的混凝土强度预测方法。并提出用MATLAB自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。 相似文献
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应用BP神经网络对膜法薏苡仁油脱胶过程的膜通量动态模拟与预测.研究了神经网络的构建、训练、结果测试和模型泛化,并用得到的神经网络对不同运行条件下(操作压力和温度)膜通量进行预测.结果表明:神经网络能够很好地模拟膜法脱胶过程的通量变化,预测结果与实验实测结果能够很好的吻合.与传统模型法相比,神经网络能快速简便地得到模拟和预测膜分离过程. 相似文献
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介绍了模糊逻辑系统和神经网络的基本原理,综合神经网络和模糊数学各自的优点,建立了评标决策模糊神经网络模型,为评标决策提供可以进行比较和判别的依据,提高决策的科学性和正确性。 相似文献