利用BP神经网络反算土基回弹模量研究

根据三层BP神经网络和层状弹性理论体系,结合FWD研究土基回弹模量的反算。通过利用反算的土基回弹模量,比较了理论和实测土基顶面的弯沉值,从而发现所建立的神经模型有很好的识别能力和泛化能力,其模型可作为评价土基回弹模量的有效途径。     

基于BP网络的电力系统暂态稳定性评估

本文对基于BP网络的暂态稳定进行了分析.对6机22节点系统,运用BP网络的三种算法实现对神经网络的学习和测试,根据仿真结果比较三种算法的特点.仿真结果表明,三种算法中,标准BP算法学习效果较低,快速BP算法学习效果一般,而算法学习效果最好,学习时间短,精度高,有较强的推广能力.     

基于神经网络的混凝土预制桩单桩竖向极限承载力参数分析

应用BP神经网络，对混凝土预制桩单桩竖向极限承载力进行预测，并分析了各种参数对单桩竖向极限承载力的影响。通过影响因素分析，确定了桩径、桩长、入土深度、桩侧摩阻力加权平均值、桩端阻力平均值等参数对单桩竖向极限承载力有影响。对混凝土预制桩单桩静载试验资料进行分析和取样，将包含上述参数的样本与单桩竖向极限承载力形成数据对，采用三层神经网络进行训练，输入层为各参数，输出层为单桩竖向极限承载力，建立了混凝土预制桩单桩竖向极限承载力预测模型。研究表明，所建立的模型能够有效地预测混凝土预制桩单桩竖向极限承载力，通过参数分析，能够得出各参数对单桩竖向极限承载力的影响规律，从而确定比较合理的单桩设计参数。     

基于子波能量和神经网络分类器的机动车车型识别

为了使交通管理系统能进行可靠的机动车分类,研究了轿车、轻型越野车和货车3种机动车目标的声信号,提出了一种采用子波分解后不同尺度上声信号能量作为特征向量的特征提取算法,并设计了kNN(k近邻)分类器和改进BP神经网络分类器用于目标分类。目标识别和分类试验结果表明:所提出的特征提取算法能够很好地体现不同类型目标之间的差异,提取的特征向量稳健;设计的改进BP神经网络分类器的分类精度可达92.6%,且分类效果优于kNN分类器。     

基于神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q电喷汽油机为研究对象,提出了一种基于BP神经网络的空燃比辨识方法,比较了不同拓扑结构的神经网络对空燃比辨识精度的影响,得到了一种最优的空燃比模型。试验结果表明,空燃比模型能高精度地逼近空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于2%。     

汽油机过渡工况进气流量的神经网络预测研究

进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度。提出了一种基于汽油机过渡工况各种参数信息融合的过渡工况进气流量预测方法,分析了影响汽油机过渡工况进气流量的各种工况参数,提取了特征参数并建立了BP神经网络信息融合预测模型。对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,研究结果表明,该方法能够准确实时地预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。     

基于BP神经网络的立交匝道布线方法

本文就ＢＰ神经网络对给定的线形设计知识的表达，联想记忆和网络结构进行了研究，提出了立交匝道布线的ＢＰ神经网络方法，或形象地称为“Ｐ→ＲＡＬ”映射算法，提高了立交ＣＡＤ系统自动化和智能化水平。     

交通冲突量的BP神经网络预测方法

交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段，节约观测时间和人力。针对BP网络的缺点，提出了改进的快速BP算法，建立了交通冲突量的BP神经网络预测方法，并应用该方法对具体的交叉口交通冲突量的预测实例进行了研究，实践验证了该方法的有效性。     

基于Elman神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q型电喷汽油机为研究对象,分析了汽油机空燃比的数学模型,提出了一种基于Elman神经网络的过渡工况空燃比辨识方法。试验结果表明,Elman神经网络空燃比模型具有简单的网络结构,能高精度地逼近车用汽油机空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于1%,优于前馈BP神经网络模型的辨识结果。建立的Elman神经网络空燃比模型能改善过渡工况空燃比控制精度,提高排放性能。     

神经网络图像编码的几种方法

近年来,随着神经网络研究的日益发展,开辟了图像压缩方面的新途径。本文简要地介绍了用与图像编码的几种神经网络模型的理论,原理。