基于BP神经网络算法的特大跨度斜拉桥施工过程中的线形预测

随着斜拉桥跨度的增大,其几何非线性因素影响越来越明显,这就需要寻求考虑几何非线性影响的特大跨度斜拉桥施工线形预测方法。文章分析BP神经网络算法的基本原理及改进措施,借助Matlab语言建立预测模型,探讨其在特大跨度斜拉桥施工控制中的应用。以某主跨为1088m的特大跨度钢箱梁斜拉桥为工程背景,验证该方法的合理性和可行性,为同类型桥梁的线形控制提供参考。     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

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.     

结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究

针对BP神经网络存在收敛到局部极小问题,研究了直接利用遗传算法训练BP网络的方法和结合遗传算法训练网络初始权值的BP算法;通过简单异或问题说明了第一种方法所需训练时间较长;将第二种用于解决结构损伤识别问题,得到较好结果,说明利用遗传算法训练初始权值可以克服BP神经网络局部极值点问题,加快网络的收敛速度。     

新型混凝土路面破碎机

旧水泥混凝土路面在我国的保有量约为4.3万多公里．其里程分布南方多于北方。南方经济发展快．交通流量大，随着路面使用时间的推移．大部分路面都超过了使用期．出现了路面变形、不平整、路面附着系数下降等问题。对于路面层和路基结构强度没有出现明显变化的水泥混凝土道路．可以在其上再加铺一层一定厚度的沥青混凝土面层．这样就可以     

重型击实试验法与快速夯实机的动力相似比较

交通部在颁布的《公路路基设计规范》和《公路路基施工技术规范》中规定对于中等级公路路基采用轻型击实试验法，高等级公路路基采用重型击实试验法。规范规定，轻型击实试验法的平均单位击实功为598kJ／m^3．重型击实试验法的平均单位击实功为2687kJ／m^3。由于两种击实试验法所做出土样的最大干密度不同．～般前者最佳含水量时的土样最大干密度数值要小于后者。     

铁路钢板梁桥的损伤识别与诊断研究

根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断.     

淘汰挂桨机船舶推进船型标准化

淘汰内河钢质挂桨机船舶是推进内河船型标准化，促进内河运力结构调整的重要环节，对于改变内河运输现有的落后生产方式，提高内河船舶整体技术水平和运输竞争能力，促进经济和社会的可持续性发展，具有重要的意义。     

地铁换乘客流实时监测模型研究

针对地铁换乘客流随机性强及短时冲击性等特点,在分析地铁线网结构的基础上,提出基于时序倒推的地铁换乘客流实时监测模型,并采用BP神经网络算法进行模型求解。选取南京地铁典型换乘站对所述方法进行分析验证,进一步说明模型的合理性和可行性。     

解读JJF(沈铁)002—2017《机车轮缘近限量规校准规范》

介绍JJF(沈铁)002—2017《机车轮缘近限量规校准规范》的制定背景、制定过程、适用范围。说明近限量规的构造和使用方法。从计量性能要求、校准条件要求、校准项目及校准方法等3方面,对规范内容进行解读,并指出实际校准工作中的注意事项。