基于ANN的供应链风险综合评估模型与应用

通过分析供应链风险影响因素,针对各风险因素对供应链风险的影响程度的大小和各风险因素相对于供应链风险的权重难以确定的问题,运用人工神经元网络(ANN)与专家系统(ES)相结合的方法建立了基于模糊综合评判与人工神经网络法的综合评估模型.模型中评价因素集和评价权重集综合考虑了影响供应链稳定的各种风险因素及其所占的权重,并可在评判过程中通过变换各个指标的权重来进行敏感性分析.实际数据检验表明与其他方法相比,评价精度较高,方法简单易行.     

面向智能驾驶行为的机器学习

基于机器学习的智能驾驶行为分析是智能车辆发展的方向和难点之一.驾驶行为的知识获取和表达,涉及机器学习中的诸多算法.首先对机器学习在驾驶行为识别判断、建模预测、智能决策等方面的研究进行了分析,进而对驾驶行为分析中的几种主要机器学习算法进行了较为全面的总结,最后给出了各种算法的优缺点.     

地基沉降预测的新方法

介绍了以秦沈专线东部试验段地基沉降实测数据为基础,用人工神经网络的方法预测地基沉降,并同传统的双曲线法进行了比较。由于人工神经网络能处理非线性关系,故准确性比传统的、具有线性假设前提的方法更为准确。     

路段行程时间多时间尺度预测方法

采用长春市实际调查数据对一种基于浮动车的路段行程时间多时间尺度预测方法进行仿真实验,结果表明基于该方法的交通流路段行程时间多时间尺度预测结果与真实值之间的平均绝对相对误差均小于7%,完全满足路段行程时间预测的精度要求。     

基于信息融合的轿车碰撞两轮车事故车速分析

在对北京市轿车与两轮车碰撞事故调研分析的基础上,深入分析车辆、路面遗留痕迹特征与汽车碰撞特点之间的联系,选择与轿车碰撞速度相关的人体-风窗玻璃接触、人体及车辆与路面接触的痕迹特征参数,运用人工神经网络方法建立了轿车与两轮车碰撞事故的车辆碰撞速度分类预测模型.该模型融合了人-车-路相互作用的痕迹特征信息,采用实际事故案例提取的可靠样本对其进行训练并应用于车速估算.     

门机结构安全性评价指标体系的应用分析

对基于模糊理论的机械结构裂化指数及安全性评价与预测系统作简要的介绍,分析和研究系统的指标体系。根据实际使用的情况,对指标体系作出修改和完善,并在“16t带斗门机技术状态评价及安全使用期限预测”项目中进行了验证,效果较好。提出用层次分析法(AHP)和人工神经网络方法相结合确定指标体系中权重和状态指数的设想。     

人工神经网络在可持续发展水平分类中的运用

文中利用基本竞争型人工神经网络对中国各省可持续发展能力建设总水平进行分类,此分类意义重大,对各省制定可持续发展的战略具有一定的全局指导性。通过直接利用人工神经网络中的工具箱函数,进行编程,能迅速得到正确、简明的结果,说明了基本竞争型人工神经神经网络用于解决分类问题的正确性。     

考虑使用性能的双模式路面设计方法

基于使用性能的路面设计应该从材料组成设计和结构设计两方面考虑。本文将结合我国路面管理系统的路面使用性能指标,从结构设计的控制标准以及合理的结构组合入手,指出我国当前设计方法的不足之处。分析国外有影响的路面结构设计方法对使用性能的考虑,建议我国可借助人工神经网络,建立基于使用性能的路面设计方法。     

武汉阳逻大桥南锚碇圆形深基坑变形的智能预测

圆形基坑的变形规律与矩形基坑有显著不同。武汉阳逻长江公路大桥南锚碇基坑工程采用圆形方案。施工期间,为了掌握基坑的变形情况和安全状态,从基坑开挖至底板浇筑结束,在变形监测基础上应用BP人工神经网络对该基坑地下连续墙的水平位移进行了多步滚动预测。预测结果表明,各孔墙体变形的预测值和实测值基本接近,预测结果的误差基本控制在许可范围之内。     

连续型模糊Hopfield网络（CFHNN）稳定性研究

将模糊逻辑和神经网络相结合,提出了连续型模糊Hopfield人工神经网络（CFHNN）,给出了它的网络结构和形式化描述,证明了CFHNN的稳定性。