基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

非流线型水下航行体阻力测量试验中的几个问题

在高速水洞内,进行了某水下航行体模型自然状态和通气产生超空泡状态下的阻力试验,并针对实验中的尾撑影响、阻力成分和尺度效应问题,用数值模拟方法进行了分析.结果表明,自然状态下非流线型航行体的阻力比流线型的增加很多,压差阻力为主要成分;通气形成超空泡后可以大大降低航行体的阻力;尾撑使得阻力测量值偏大;自然状态下航行体原型比模型的阻力系数小,通气后二者基本相同.     

人工神经网络在土坡稳定性评价中的应用

本文简述应用人工神经网络的“反向传播”(BackPropagation简称BP)模型来解决土坡的稳定性评价问题 ,包括模型结构及其算法和步骤 ,并有应用实例。     

工程机械故障诊断技术的发展

介绍了工程机械三种最新的监测和诊断系统，并阐述诊断树理论的方法，分析了工程机械诊断方法和展望新技术的发展。     

确定软土路基沉降系数的ANN模型

沉降系数的确定是软土路基沉降计算中的一项重要内容,在对沉降影响因素定性分析的基础上,用前馈型人工神经网络(ANN)模型来计算沉降系数。首先,根据沉降影响因素建立三层型前馈型神经网络模型。然后,利用其非线性映射能力,通过样本学习,建立软土层厚度、硬壳层厚度、填土高度、施工工期等因素与沉降系数之间的定量关系,计算沉降系数,有效地减少了确定沉降系数时的主观性和盲目性。最后,用该方法对某高速公路的沉降系数进行了验算,得出了与实测资料比较一致的结果,表明利用ANN模型的非线性映射能力建立沉降系数ms与影响因素之间的对应关系,确定沉降系数ms是有效而且可行的。用ANN模型确定的沉降系数ms修正分层总和法计算结果,与传统经验方法确定的沉降系数修正沉降量相比,能够更全面地反映各种因素的影响,提高沉降量计算的精度。     

考虑钻孔速率的公路隧道围岩类别超前分类研究

为了有效的进行公路隧道围岩稳定性超前分类,将台车钻孔速率引入到围岩稳定性评价指标体系中,通过增加动量因子和设置自适应调整学习率的方法建立了改进型BP神经网络的围岩分类模型。该模型考虑了钻孔速率这一实测性、超前性的数据,为模型注入了更为丰富的信息量,提高了围岩分类的可靠性,能较准确的预测出掌子面前未开挖段的围岩类别,弥补了施工地质超前预报中靠主观经验观察、分析的不足。通过实例分析,所得的分类结果与实际吻合,对施工的指导性强。     

基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法

以广州市ITS共用信息平台的建设为背景,提出基于出租车GPS定位技术的ITS共用信息平台实时路况信息采集及处理方法。针对ITS共用信息平台信息采集范围大、准确性和实时性要求高的需求特点,具体研究队列方式的道路拓扑存储方法,利用出租车计费器进行奇异数据剔除的方法,分区搜索和边界矩形相结合的GPS地图匹配方法和循环队列与A*算法相结合的路况计算方法等一整套基于出租车GPS定位数据的实时路况信息采集和处理的方法,并提出了基于J2EE架构的平台数据处理服务器的实现方案。广州市ITS共用信息平台示范工程的实际应用表明,该方法具有良好的效果和广泛的应用前景。     

基于人工神经网络的振动压路机智能控制研究

在分析道路施工对振动压路机智能控制要求和现有控制方法的基础上,提出了振动压路机神经网络智能控制的方法,简介了该方法的系统结构与实现原理,重点研究了包括评价网络和动作网络在内的振动压路机神经网络控制模型与算法。仿真试验结果说明了采用神经网络模型进行振动压路机控制的可行性与正确性。     

大跨径连续梁桥施工预拱度预测

建立预应力混凝土连续梁桥施工预拱度控制的BP神经网络模型，根据施工过程中桥面实测标高与设计值的差异，用BP神经网络识别预应力损失等参数，预测后续节段的预拱度。在湖北襄樊汉江四桥的施工控制中的应用表明该方法是有效的，与实测的结果较吻合。     

海洋科学考察船智能化体系的规划分析方法

文章介绍了海洋科学考察船在智能化应用方面的基本需求和现有不足,进而从技术体系、需求体系和模型体系等方面介绍3种较为通用的、可供实施的智能化体系规划分析方法,并说明其主要目的和关键作用。结合科学考察船的实际应用,给出3种规划分析方法在智能化应用开发及持续演进方面的应用前景。