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．     

综合小波分解和BP神经网络的交通小区生成交通短时预测

针对交通小区生成交通的短时预测需求,提出了综合小波分析和BP神经网络的短时预测方法.预测方法主要利用dbN小波函数对交通小区生成交通进行小波分解,利用BP神经网络对分解后的多频段波形进行短时预测,最后通过波形重构获得交通小区生成交通的短时预测结果.在构建综合小波分析和BP神经网络短时预测模型基础上,采集交通小区的实际交通生成数据,并构建短时预测的对比模型,检验构建模型的预测精度.检验结果表明:在交通小区的生成交通短时预测方面,综合小波分析和BP神经网络的组合预测模型比单独采用BP神经网络进行预测的精度更高.     

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.     

BP小波神经网络模型及其在交通事件检测中的应用

将小波变换和BP神经网络进行紧致型结合,提出了基于BP小波神经网络的高速公路交通事件检测算法,即采用小波函数代替BP神经网络的隐层节点函数,相应的输入层到隐层的权值以及隐层阈值分别由小波函数的尺度参数和平移参数代替,以上下游检测器的速度、流量和占有率作为算法的输入,采用梯度下降法进行网络训练,构建适合于交通事件检测的小波神经网络模型。最后在Matlab中实现了对新加坡AYE仿真数据的实例分析,并将其与现有的经典算法进行了对比分析。结果表明,BP小波神经网络算法在检测率和平均检测时间方面具有明显的优势。     

改进的小波神经网络在桥梁施工控制中的应用

桥梁线形的预测和调整对于大跨径桥梁施工控制具有重要的指导作用。利用小波分析技术对实测数据进行消噪处理,将BP神经网络与Morlet小波结合起来,建立相应的小波神经网络模型,并对桥面标高偏差进行预测。结果表明,采用该方法对桥梁施工控制有较好的预测精度。     

基于小波神经网络的船舶动力装置模型的建立

以CODAD主推进系统为例.建立了在Matlab7.O/Simulink6.O环境下的仿真模型.采用分布式参数建模的方法.根据参数间的相关性,建立分离的参数预测模型,然后把所有的参数模型联合起来,得到完整的主推进装置模型.采集了实船航行数据,经过小波去噪后作为模型辨识的试验数据.利用小波神经网络对主推进装置仿真模型中的主机转速进行了预测.仿真结果表明.采用小波神经网络进行模型辨识,可获得较好的效果.     

基于小波网络的船舶柴油机燃油系统故障诊断

采用小波变换和BP神经网络的辅助式结合,通过小波变换提取故障特征向量作为BP神经网络的输入值,设计并组建了小波神经网络;利用小波变换模极大值分析高压油管燃油压力信号的奇异性,提取故障特征向量;根据故障采集数据并建立学习样本,通过网络训练建立BP神经网络输入和输出间良好的非线性映射,进而通过特征向量输入BP神经网络来诊断故障。实验数据分析表明:该方法具有良好的诊断效果。     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

基于小波神经网络的短时交通流预测

针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。     

基于小波网络的斜拉桥施工预测方法

阐述小波神经网络模型法的基本原理与程序实施步骤,探讨了斜拉桥施工监测数据与小波网络间的联系,建立了基于小波网络的斜拉桥施工控制预测模型.以工程实例为背景,对武汉天兴洲长江大桥实际监控数据进行预测分析.研究表明:小波网络预测值与实测值基本一致,其精度满足工程及其控制的要求.     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

高沁高速公路郑庄至里必段路线方案研究

结合山区地形,按照"以人为本"和"安全、环保、舒适、和谐"的新理念,对典型路段的路线方案进行优化设计、比选分析,最终选择最佳路线方案。     

含硫酸盐半刚性基层材料的无侧限抗压强度试验研究

具体介绍了掺加硫酸钠的几种半刚性基层材料的选择和试件成型的方法,以及室内无侧限抗压强度试验的方法和步骤,得出了在最佳含水量下的几种含硫酸盐的半刚性基层材料无侧限抗压强度的回归方程。从试验结果可以得出掺加硫酸钠能显著增强半刚性基层材料的无侧限抗压强度,且含盐量不宜过大;在硫酸盐渍土中,在一定温度条件下,石灰含量、粉煤灰含量、初始干密度、冻融循环次数、含盐量等会对无侧限抗压强度的大小产生影响。     

王繁高速公路太安岭隧道涌水量预测与评价

以太安岭隧道为例,利用地下水动力学方法对隧道开挖的涌水量进行了预测,预测结果表明,隧道全线属于弱富水段,根据预测结果提出了隧道施工建议。     

水泥稳定冷再生材料路用性能试验研究

通过室内试验对水泥稳定冷再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量、劈裂强度、抗冻性能进行了系统的研究,同时研究了水泥剂量、旧料掺加比例、温度对水泥稳定再生混合料的影响.研究表明,水泥剂量为5%时,冷再生材料的强度和其他路用性能指标均满足规范的要求.     

水泥混凝土面板裂缝处治施工技术

分析了旧水泥混凝土路面板产生裂缝的原因及破坏类型,对实体工程裂缝进行调查分析,介绍了在旧路加铺改造中采用的针对轻、中、重裂缝的处治方法与施工工艺,通过实体工程应用对其使用效果进行了评价。     

仁义河大桥桥墩刚度与结构体系适应性分析

阐述了刚构—连续组合体系桥梁桥墩的刚度对结构变形和内力状态的影响,结合高薄壁墩的特点,对仁义河特大桥桥墩刚度设计和结构体系的适应性进行分析研究,为同类型桥梁的设计提供借鉴。     

隧道瓦斯防突技术探讨

随着国家高速公路的迅猛发展,公路隧道越来越多地应用于高速公路的建设当中。当隧道经过煤层或采空区时,隧道周边围岩就会有瓦斯存在。作为特殊地质地段隧道的一种,瓦斯隧道施工过程中,要特别注意隧道内瓦斯的浓度,否则,极有可能发生瓦斯爆炸,引起工程事故。结合松卜岭隧道的瓦斯防护技术设计,主要讨论隧道通过煤层时,隧道掘进施工过程中的瓦斯突出危险性预测及防突措施。     

结合工程实例浅谈隧道进口塌方处理

平阳高速阳曲1号隧道进口左线在左导坑掌子面掘进出渣完毕后,进洞立架支护过程中发现仰拱端头至掌子面初支拱脚处出现明显的塌陷现象,未浇筑仰拱的里程段初支表面出现明显的开裂及喷射混凝土脱落掉块现象,掌子面未支护部分掉块加剧。处理的基本思路为,导管注浆预加固的方法,待塌方体强度增长后进行开挖、支护,待二衬施工后进行洞顶回填处理。     

粒状类材料模型研究综述

对粒状类材料的模型进行了分析比较,并对粒状类材料的各向异性特性对路面结构的影响做了相关总结,为粒状类材料在今后我国公路工程建设中的广泛使用提供了依据。