基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于神经网络的信号交叉口进口车道交通延误预测

基于误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建立了适应能力较强的信号交叉口进口车道平峰时的交通延误网络模型,并利用邯郸市某信号交叉口进口车道的平峰小时交通延误的数据,对该BP神经网络预测模型进行训练和测试.比较分析预测结果和实际数据,结果表明该BP神经网络对于交叉口进口车道的交通延误预测结果可靠有效.此外,在交通情况更加复杂的信号交叉口或者时间段,以该模型为基础可以建立更加可靠的预测信号交叉口进口车道交通延误模型.     

基于BP神经网络的港口矿石码头效率评价

为了改善港口矿石码头效率综合评价方法,在已有研究成果的基础上,建立了新的综合评价指标体系。基于BP神经网络原理,构建了港口矿石码头效率评价模型。针对我国港口矿石码头效率状况,选取10个样本进行BP神经网络训练,并确定网络模型为7×6×5型结构。运用该评价模型对16个港口矿石码头效率评价,并与改进DEA方法的评价结果进行比较,两个结果基本一致。     

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型

将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。     

基于改进的BP神经网络的桥梁结构损伤诊断研究

采用改进后的BP神经网络对桥梁结构进行损伤诊断,通过与传统BP网络法的诊断结果进行对比,得出改进后的BP网络算法在实际应用中能克服传统BP网络算法收敛速度慢,存在局部极小的问题.改进后BP网络的桥梁结构损伤诊断具有较好的诊断效果,与传统的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了识别精度,具有较好的应用前景.     

基于BP神经网络的郭白铁路专用线安全评价

郭白铁路专用线基础设备落后,自然灾害严重,存在很大的安全隐患,对其进行安全评价意义重大。由于BP神经网络对郭白铁路专用线安全评价的非线性和复杂性具有较强的适应性,故构建了基于BP神经网络的郭白铁路专用线安全评价模型。模型采用改进后的BP神经网络算法,相较于常规算法,具有收敛快、计算精确和预测精度较高等优点。针对郭白铁路专用线自身的特殊性,建立一套便于赋值和贴合实际的安全评价指标体系,增加了模型的可靠性。基于BP神经网络的郭白铁路专用线安全评价模型和通过模型预测出来的结果,为郭白铁路专用线科学的管理提供参考和依据。     

BP神经网络在新疆货运量预测中的应用

在分析货运量影响因素的基础上,利用BP神经网络建立新疆货运量时间序列预测网络结构模型.利用1995～2006年新疆货运量历史数据,对模型进行训练和拟合,再选用2007 ～2008年的历史数据作为网络模型检验样本,同时采用移动平均法、指数平滑法对新疆货运量进行预测,并对预测结果作对比分析.研究表明,采用BP神经网络预测新...     

改进的BP神经网络在隧道岩爆预测中的应用

在分析岩爆主要影响因素的基础上,建立改进的BP神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练,并利用收敛的网络进行岩爆烈度预测,预测结果与实际吻合,说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。     

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BP神经网络的汽车制动系故障诊断方法研究

为了更好地研究汽车制动系故障诊断方法,在汽车制动系统故障因果关系分析的基础上。利用BP神经网络相关理论,确立了汽车制动系故障神经网络模型结构,建立了3层BP网络模型。进一步应用Matlab软件对模型进行了计算实现,并对计算结果进行了分析,结果表明该模型适用性强、效果良好。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

BP神经网络在工程造价估算中的应用

运用BP神经网络方法,对土木工程造价做有益的探讨。利用神经网络可以节省时间,减小历史状况对价格估算的影响,也有利于应用工程量清单为基础的国际惯例。并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。     

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.     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的.     

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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.     

基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究

针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用.