单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

弯道环流与沿河路基冲刷试验研究

对河弯水流形态和弯道环流的形成，发展规律以及弯道中泥沙运动特性进行了分析和试验观测，建立了沿河弯凹岸路基的最大冲刷深度计算公式，为沿河路基护坡和挡土墙的基础埋置深度进供了可靠依据。     

基于神经网络的我国货运市场分析

采用BP神经网络方法建立了我国货运市场的预测模型，并从宏观经济发展角度出发．系统地探讨了我国货运市场发展变化的内外在因素并提出了相关政策建议。     

模糊神经网络在摆式列车作动系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆作动系统故障所具有的模糊性，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对故障的模糊诊断，给出了模糊神经网络的结构，该网络由两部分组成，前一部分为模糊量化部分，后一部分为神经网络部分，根据输入特征量的实际情况，确定了各模糊子集上的隶属度函数，提出了一种阈值向量故障判别方法，使故障判别更具灵活性和合理性，根据相关文献构造了倾摆作动系统的构造判别表，形成故障诊断理论样本。以摆式列车倾摆作作动系统对象，就倾摆作动系统中几种典型的故障模式，有用模糊神经网络方法作了识别，仿真结果表明，该方法是行之有效的，为在摆式列车实车倾摆作系统故障诊断中的应用提供了理论依据。     

高速公路交通阻塞量预测新探

本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律，提出了预测其交通阻塞的神经网络模型，并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较，该模型适应性强，精度也较高。     

重视提高水泥砼路面纹理构造深度的施工质量

纹理构造深度是水泥砼路面板质量评定的指标之一 ,其施工工艺和技术要求未能得到足够重视。对于大多数采用小型机具施工的水泥砼路面 ,表面构造深度指标较难达到要求。结合我省几条国、省道水泥砼路面表面构造深度的检测数据 ,通过统计和分析 ,提出改善和防冶的方法。     

船用陀螺随机漂移建模方法的研究

论述了几种主要的陀螺仪漂移建模方法，介绍了各种方法的特点及建模公式，为我们建立准确的陀螺随机漂移模型提供了参考。     

稳定土拌和机拌深控制系统

针对国产稳定土拌和机原有拌和深度控制器的缺点，提出了一种既能保证拌深，又可使转子一次性达到拌深设定值的双电位器位置控制系统，并从工作原理上对组成该系统的位移检测器、伺服放大器、恒流液压源等部件做了介绍。     

基于神经网络专家系统的货船配载系统的设计与实现

人工神经网络和专家系统都有各自的长处和短处，而二者结合可以取长补短，考虑到人与混全智能系统中的重要作用，提出了把ＡＮＮ，ＥＳ和人的因素集成起来的思想。在分析某公司水运码头货物配载的基础上，探讨了神经网络专家系统在货船配载系统中的应用。     

基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。