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针对商业网点的交通方式构成特性,首先分析了影响交通方式选择的因素,在北京市商业网点的调查数据基础上,利用人工神经网络强大的非线性映射能力和泛化功能,建立了公交出行比例预测的神经网络模型,并定量的分析了影响因素值的改变对公交比例的影响,预测了在不同策略下商业网点公交出行比例的变化情况。     

基于BP神经网络的模型参考自适应控制

基于BP神经网络的误差反向传播机制,探讨了建立在BP神经网络基础上的模型参考自适应控制方法。该方法用2个BP神经网络分别作辨识器和控制器,其中辨识器兼作间接传递误差的通道,从而解决了控制器权值的修正问题。仿真结果表明, 经过学习控制结构具有较好的有效性。     

船体结构耐撞性优化设计方法研究

提出了一种船体结构耐撞性设计的优化方法,它是在试验设计、径向基神经网络和遗传算法的基础上发展而成的,用高精度的快速分析模块来代替计算量很大的复杂模型,且能处理混合离散变量和工程约束条件。为表征船体结构的耐撞性能,本文引入了耐撞指标的概念。应用上述优化方法对某散货船舷侧结构进行了耐撞性优化设计。优化过程中以耐撞指标作为目标函数,以结构重量作为约束条件,用非线性有限元动态响应分析程序ＭＳＣ／ＤＹＴＲＡ     

Linux系统网络管理模块的实现

企业网络内部,存在着许多网络服务器.那么,系统管理员如何能够很好地监视这些服务器的状态,并且在它们出现故障时及时地解决问题,维护网络的正常呢?使用开源软件Nagios可以很好地解决这一问题.主要对Linux下Nagios系统软件的功能进行系统的分析,然后说明如何使用它去监控网络服务机.最后对其做出评价.     

基于BP神经网络技术的居民机动车出行分布预测研究

以各交通小区区位势、路阻、出行产生量、出行吸引量作为输出参数,输出得到出行分布量.结果表明该模型具有较高的预测精度.     

基于LM BP算法的隧道爆破振动灾害预测的应用

为了对隧道爆破振动灾害的危险状态进行有效地预测,实验采用基于Levenberg Marquardt（LM）算法改进的BP算法,建立以实测隧道爆破掏槽眼装药量、爆心距和爆破振速为主要爆破影响因素的神经网络模型,对振速进行预测分析,预测结果与实测数据吻合良好;继而引用GB 6722-2014《爆破安全规程》所规定的临界安全振速反向预测掏槽装药量,通过反向预测计算得出满足安全振速要求的临界掏槽装药量。预测结果表明： LM BP算法相比传统的经验模型在振速预测上表现更好,通过反向的预测运算,能有效预知临界装药参数,对爆破振动安全预测及控制有积极的意义。     

基于WMN技术的铁路客运站旅客服务信息系统的设计

本文从车站客运服务的角度出发,针对旅客以及客运站日益增长的服务需求,提出了基于WMN技术的客运站旅客服务信息系统的设计方案,详细地介绍了WMN技术模型以及客运站无线局域网网络结构.     

基于B/S模式的分布式网管系统的设计与实现

随着网络规模的不断扩大,结构日趋复杂,传统的网络管理模式已经不再适用于大型网络的管理,而分布式的网络管理系统就成为一种必然的选择.B/S模式因其良好的可扩展性以及跨平台性在实际应用中得到越来越广泛的使用.考虑到这两种模式的优点提出了一种基于B/S模式的分布式的网络管理系统.     

新型网络式调度作业监录器在调度系统的应用

介绍铁路调度作业监控设备,分析它的发展趋势和特点.     

基于 BP 人工神经网络的 深基坑围护结构水平位移预测研究

在深基坑施工过程中,对围护结构进行水平位移监测是保证施工安全的重要措施之一,而分析预测围护 结构的变形趋势更是重中之重。为此,对围护结构自动化监测设备进行实地调研,提出结合 BP 人工神经网络模 型对围护结构水平位移进行多步滚动预测的方法。以南宁地铁 5 号线车站深基坑施工围护结构的真实监测数据为 训练样本,对样本数据分别进行 3 种模式学习：第一种,不同桩学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第二 种,同一根桩在不同时间的间隔样本学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第三种,同一根桩在实现多步滚 动预测后,对预测结果作对比。结果表明：3 种模式的预测误差均可满足要求,为实现围护结构变形自动预测提 供实用性强、可信度高的方法。