基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI。同时．神经网络评价数据和专家系统数据的比较．证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理,建立评估路面状况指数PCI的模型.通过平整度和路面破损率数据的学习,预测了路面破埙指标PCI,并把神经网络模型和回归模型进行了比较,证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

神经网络在路面使用性能评估中的应用

应用神经网络BP算法原理，建立评估路面状况指数PCI的模型。通过平整度和路面破损率数据的学习，预测了路面破埙指标PCI，并把神经网络模型和回归模型进行了比较，证明了神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%.      

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上,提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法,并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论,建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型.最后,介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

基于改进熵值法的隧道照明环境评价研究

针对现有隧道照明环境评价方法主观性较强、考虑评价指标单一的问题,从光源、交通状况、通风条件以及空间通视性4个方面选取评价指标,利用改进熵值法明确各评价指标的影响程度,并结合基于BP神经网络的模型简化和基于聚类分析的安全等级划分,构建隧道照明环境评价体系。研究结果表明：权重计算结果充分反映了实测数据本身蕴涵的信息,解决了由于数据离散程度较大导致指标权重值较大的问题;基于BP神经网络的照明环境评价简化模型计算精度较高,计算拟合判断系数R²=0.934;经检验瞳孔面积变化率均值、中位数均与评估值的变化规律基本保持一致,评估值W可以有效评估隧道内部照明环境综合危险程度。     

基于灰色聚类理论和人工神经网络技术的道路交通安全评价

在深入研究了道路交通安全的评价指标确定的基础上，提出了一种基于灰色聚类理论和神经网络技术的综合评价方法，并对神经网络输入、输出指标属性值的量化方法进行了讨论，建立了道路交通安全的BP神经网络评价模型．最后，介绍了该模型在各省道路交通安全评价中的应用实例．     

基于BP神经网络的分销商绩效指标评价及应用

针对当前评价分销商绩效的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的分销商绩效评价方法.首先建立分销商绩效评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出了可行的评价程序.在计算方法上,用神经网络工具箱进行计算.通过学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内.最后,利用该模型对江苏某动力机械厂的分销商绩效指标进行了评价,同时探讨了BP神经网络在分销商绩效指标评价中的特点和适用性.     

基于区间数法的水泥路面使用性能评价

公路在交通荷载和自然环境的共同作用下,路面使用性能会随着时间推移而日益衰减,从而直接影响车辆的行驶速度和运输的安全性、经济性和舒适性。为了评估和预测路面使用性能,便于进行科学的养护管理,根据现有的评价理论和方法,从指标数据代表的可靠性出发,建立了水泥混凝土路面使用性能区间数法的综合评价模型。最后,结合选取路段的实测数据与规范推荐评价方法进行了应用与对比分析,二者评价结果基本相同。该模型计算过程简单,易于编程,具有一定的推广和应用价值。