基于BP神经网络吹填土路基处理方式决策模型

针对吹填土路基处理技术决策中是否需要进行处理,是深层处理还是浅层处理的问题,基于BP神经网络构造了软土厚度、软土压缩模量、地表硬壳层厚度和吹填土路堤高4个参数的吹填土路基处理方式决策模型。通过BP神经网络模型进行学习、训练以及回判和预测,实现预测结果和实际处理结果基本一致。     

基于BP神经网络高风险隧道围岩判定模型的研究

针对铁路高风险隧道地质围岩复杂性、突变性的问题,基于BP神经网络构造了以岩体完整性系数、岩体质量指标、结构面强度系数、岩石单轴饱和抗压强度和地下水渗流量5个参数,进行高风险隧道围岩级别判定模型的研究。通过该模型对相关数据进行学习、训练以及回判和预测,实现判定围岩级别和实际围岩级别基本一致。     

基于BP神经网络的发动机排放预测

选用运转参数中的转速和功率(负荷)为变量,对丰田Prius混合动力电动汽车的发动机进行了神经网络排放建模。通过对建立的BP网络进行训练和测试,模型能较好地预测排放性能,并对排放的实时测量和控制提供了一定的依据。     

基于Matlab的BP神经网络的电控发动机故障研究

基于Matlab的BP神经网络,对电控发动机的故障进行研究。采集电控发动机故障数据,运用BP神经网络建立了故障诊断模型,并对几种常见故障进行了诊断,诊断结果表明BP神经网络在电控发动机故障诊断研究方面具有一定的实用价值。     

对道路工程投资估算方法的探讨

估算工程投资,是对工程项目经济分析和评价的一项基础工作。本文介绍投资估算主要的思想、原则和方法。     

基于BP神经网络的SOC估算策略研究

针对传统动力电池的SOC估计方法的不足,采用BP神经网络对SOC进行预测。通过编写Matlab程序对BP神经网络进行了训练,并用所建BP神经网络模型对电池性能进行预测,获得电池SOC预测值,最大误差小于0.5%,结果满足精度要求,从而验证了所建BP神经网络能够有效的预测蓄电池电压和SOC之间的映射关系。对提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命具有重要意义。     

基于BP神经网络的黄土湿陷性预测研究

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。     

基于径向基函数神经网络的公路工程造价估算

本文建立了基于径向基函数(RBF)神经网络公路工程造价的估算模型,并运用MATLAB语言程序将其实现.实例分析表明该方法弥补了传统BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,基于神经网络的公路工程造价估算方法是可行的,估算结果是可靠的.     

BP神经元网络在路基路面结构设计中的应用

针对现有沥青路面设计规范的不足，根据人工神经元网络所具有的参数识别功能，提出了采用BP神经元网络设计路基路面结构新思路。     

交通运输部公布《公路工程基本建设项目投资估算编制办法》和《公路工程估算指标》

<正>交通运输部近日以2011年第82号文件公布了《公路工程基本建设项目投资估算编制办法》(JTGM 20-2011)和《公路工程估算指标》(JTG/T M 21-2011),自2012年1月1日起施行。原《公路基本建设工程投资估算编制办法》和《公路工程估算指标》(交公路发【1996】611号)同时废止。该办法及指标的管理权和     

路基砂土液化的BP网络预测研究

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。     

基于BP神经网络模型的人才考核评价研究

人才工作考核评价是对人才素质、业绩和人才价值的综合测评。多年的人才管理工作实践表明,引入科学的人才评价体系是人才资源有效开发的前提和开展人事人才工作的基础。本文从"素质、能力和贡献"3个角度提出人才考核评价的指标体系,并引入BP神经网络模型,提出了BP神经网络模型在人才考核评价中的工作程序和原理,为今后人才考核评价的研究提供了相关依据。     

BP增强核心投资组合

BP公司日前宣布了一项交易,该交易将使该公司在巴西深海勘探领域占据重要一席,从而显著提高其在核心战略区域的地位。     

浅谈公路工程建设投资估算编制工作

由于公路工程建设具有阶段性的特点,因此也就决定了从项目决策直至竣工决算,建设项目的造价,具有多次定价的特性。如果收集的有关投资估算的基础资料不真实的话,就会影响到估算的编制质量,所以要求对通过调查等方法所收集的各种原始资料,应加以必要的分析、整理,去伪存真,同时还应注意资料的来源、日期、数据的统计口径等,以免造成失误,从而为编制公路工程建设投资估算提供可靠的原始基础资料。     

基于改进BP神经网络的车轮定位参数动态测量

结合人工神经网络(ANN)技术，提出了基于改进的BP神经网络的车轮定位参数动态测量方法，编制了相应的程序，并进行了试验验证。结果表明，通过将车辆前进时的侧滑量作为已训练好改进BP神经网络的输入，根据网络的输出值可以有效地识别出车辆行驶时的车轮外倾角与前束值，从而实现在侧滑试验台上对车轮外倾角和前束值的测定，并依据测定结果有效地指导检修人员进行车轮外倾角与前束值的调整。     

公路工程可行性研究中社会经济预测的BP神经网络法

在公路工程可行性研究和路网规划中，由于经济指标受诸多因素影响，常用经济预测方法不能够反映各因素对经济指标的综合影响，神经网络是模拟人脑结构和功能的一种以计算机为工具的信息处理系统，具有自学习特性，能建立网络输入，输出变量之间的非线性映射关系，因而常用于识别，预测等问题，该文将神经网络方法应用于公路工程可行性研究中的社会经济发展预测，通过与常规方法预测结果的对比，表明该方法在这一领域的应用是可行的。     

上海市城市快速路投资估算编制研究

城市快速路的建设区位特点，决定了其投资估算不能够完全按照市政编制办法进行编制。为此，通过对比分析公路、市政投资估算编制办法及上海市现行编制办法，找出三种办法之间的差异，并结合上海市快速路的特点，依据相关计费规定及计算依据，重新构建出了合理的上海市城市快速路投资估算编制体系。     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

海相淤泥路基超载预压变形预测BP网络研究

淤泥路基超载预压变形计算理论较多，但计算误差较大。文中探讨如何有效地利用已有监测数据，建立了一个淤泥路基超载预压变形预测BP网络模型。实例分析表明，方法简便、可行。