基于BP神经网络的空空导弹综合保障能力评估

建立了空空导弹综合保障能力评估指标体系,运用BP神经网络的基本原理建立了空空导弹综合保障能力评估模型,并进行实例分析,研究结果可为进一步提高空空导弹综合保障能力提供理论参考。     

基于沥青混合料疲劳性能预测的混沌神经网络模型研究

沥青混合料的疲劳性能是决定沥青路面疲劳开裂的关键因素.由于沥青混合料的疲劳性能受众多因素影响,且各因素之间存在强烈的非线形关系,故难以有效进行预测与优化.提出基于混沌神经网络模型的方法,对以疲劳性能为目标的沥青混合料进行仿真计算,结果表明,此方法高效可行,预测精度高,可为沥青混合料的试验设计提供理论参考.     

基于BP神经网络的桥梁技术状态评估

用养护规范中17个评价指标作为输入层网络神经元,把桥梁损伤等级参数作为输出层神经元,建立了桥梁评估3层BP神经网络模型.选用湖北省110座旧桥的评估数据作为训练样本,后10个作为测试样本,经过2 068次迭代运算的网络训练,得到了误差满足精度要求的收敛网络.将待评估的桥梁参数输入训练好的网络,得到评估桥梁的技术状态等级...     

基于参数拟合的交通流预测模型

交通流的准确预测是交通控制的重要手段之一,基于曲线拟合的最小二乘法,将交通流统计数据分组,以各组均值和概率密度值为变量,进行函数拟合,并在显著性水平α下进行假设检验,得出了满足α的概率密度.最后进行了仿真实验并分析了结果.     

运用神经网络模型预测铁矿石即期海运运价

为改变我国目前在铁矿石及海运价格议价权方面的弱势地位,正确把握市场的发展趋势,争取在铁矿石交易市场的主动权,通过分析铁矿石即期运价的影响因素,建立神经网络模型对其进行分析,提出在铁矿石即期运价的影响因素中,影响力排名依次是波罗的海海岬型船运价指数(BCI)、远期运费协议(FFA)指数和即期租金。     

基于BP神经网络的深水自升式海洋平台半主动控制方法研究

传统的主动控制算法依赖于精确的结构模型,为了克服这一缺点,文中结合线性反馈控制方法和BP神经网络,提出一种适用于深水自升式海洋平台的半主动控制方法.以一深水自升式海洋平台为例,对其在极端海况下结构振动响应的控制效果进行了数值仿真,分析了不同环境载荷参数和平台参数情况下该方法的鲁棒性能.仿真结果表明:BP神经网络半主动控制方法能够有效的控制自升式平台振动响应,同时具有很好的鲁棒性能.     

区域公路网合理规模预测方法研究

公路网规模是区域公路网规划中重要的研究内容和控制性指标。在系统分析影响公路网合理规模的相关因素及约束条件的基础上,对现有预测方法的优缺点进行探讨。考虑经济社会发展对公路网建设的需求特点,提出基于BP神经网络与马尔可夫链的公路网规模组合预测模型,并以中部地区某省为例,对其2020年公路网发展规模进行预测,同时对模型方法的科学性、合理性进行验证。     

路径行程时间的组合预测方法研究

立足于历史和实时数据的融合应用,从实际应用角度出发,构筑了一种路径短时行程时间的组合预测模型和相应算法。该组合预测模型包含基于历史数据特征向量的聚类分析子模型和基于路径行程时间序列的自回归子模型,通过贝叶斯概率公式实现子模型的权重分配。并对数据进行滚动式处理,实现权重系数的实时更新。最后选择上海市快速路系统3条典型路径进行实例分析,并与实际牌照自动识别行程时间数据进行对比验证。     

双向四车道公路限制速度选择方法研究

把事故率作为交通安全服务水平的量化指标,研究了高速公路和一级公路的交通安全服务水平,并将其划分为4个等级;采用概率统计学、稳健回归等基础理论建立了事故率与限制速度、线形的关系模型;在可接受的交通安全服务水平下,分别建立了小车和大车限制速度的取值方法。研究成果可以为中国相关公路管理部门设置合理的高等级公路车辆限速提供方法和依据。     

公路隧道内交通噪声预测

为合理预测公路隧道内交通噪声传播状况,界定了公路隧道内的长空间声场特性,系统阐述了3种基于像源理论的交通噪声预测模型,通过在实体隧道中测定声源分别为低频和高频、接收者在不同位置时的噪声值,并将其与三种理论模型预测值进行对比,结果表明:相干模型在低、中、高频范围内比不相干模型和ASJ模型能更精确地预测隧道内噪声传播状况,其预测值与实测值误差在2dB左右;而不相干模型和ASJ模型仅可用于预测高频段时噪声的平均值。可见,相干模型是预测以中低频为主的公路隧道内交通噪声传播的合理模型,该预测模型可用于进行公路隧道内降噪优化设计。