基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

多源数据融合的区问车辆速度预测算法研霸

不同的交通信息采集方式由于其硬件和采集条件的不同,数据的适用范围和准确性也不同。在短时交通预测中,对于来自于不同检测器的交通流数据进行融合,并在数据融合的基础上进行区间速度的预测,可以有效地改善预测结果的准确性和可靠性。文中提出一种基于卡尔曼滤波的数据融合和区间速度预测方法。在对数据进行预处理和交通状态划分的基础上,根据不同的交通状态,进行多源交通数据融合和区间速度的预测。研究确定了卡尔曼滤波方法中的各个参数,并使用人工神经网络的方法求解状态转移矩阵。算法验证结果表明,速度预测的精度在90％以上。     

基于神经网络的圆钢管砼偏心受压短柱承载力的研究

本文利用人工神经网络的自适应性、容错性、模糊性,建立了各自的BP神经网络预测模型。对偏压短柱,选取长径比、偏心距、钢材的屈服强度、混凝土的抗压强度及偏心率等5个影响偏压短柱极限承载力的主要因素作为输入单元,以极限承载力为输出单元,选用52组数据作为训练集,13组数据作为测试集,建立了一个3层的BP神经网络预测模型,预测结果与现有规范比较,公式物理意义明确、简洁、结果准确。     

人工神经网络在企业预警管理系统中的应用

企业预警管理系统是现代管理的一种新的模式,面对预警指标的处理技术,本文探讨利用人工神经网络模型来进行对预警的指标的评判与处理,并举例说明。     

基于多人工神经网络的超材料微带天线智能设计

依据超材料微带天线的增益、E面半功率波瓣宽度和H面半功率波瓣宽度建立3个人工神经网络,得到卦线长度、断口间距、卦线宽度、卦线间距和覆层高度,建立统一的多人工神经网络。对超材料微带天线进行智能设计,并对核心尺寸设计结果进行结构重分析。结果表明：基于多网络的训练集、验证集和测试集均方误差均小于1‰,相比于常规的单人工神经网络,其预测精度有了明显提升;设计的3个天线性能指标的绝对误差达标。     

高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系研究

结合人工神经网络建立的高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系模型．从模型调试、测试结果及评价结果来看,具有较好的应用价值。     

ELMAN神经网络在软土地基沉降预测中的应用

根据软土地基沉降的基本特征，提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的软土地基沉降预测新方法。通过对由实测资料形成的数据样本的训练学习，建立了可用于预测软土地基沉降量的Elman模型。实例检验证明。该网络的学习是成功的。具有一定的可靠性和实用性。     

人工神经网络在计算波浪冲击力中的应用

本文采用人工神经网络方法,通过模型试验获得的试验数据,建立了规则波作用于开边界码头面板的波浪冲击力的预测模型.本文采用一个三层的BP网络,其输入层有三个分别表示:入射波的周期、波高、相对净宽;输出层有一个为波浪冲击力峰值;中间层神经元数通过逐次递增法选取.通过训练后,本文所得到的预测模型的预测结果与实验结果误差较小.     

基于人工神经网络的航空相机导片轴转速预测研究

航空相机导片轴转速预测有着重要的技术作用．为了准确预测航空相机导片轴的转速，本文提出了基于人工神经网络的转速预测方法．从相机导片轴的动态方程出发，推导出了转速的表达式，然后根据转速与定子电压、定子电流，转子磁链之间的非线性关系，建立了两种人工神经网络转速预测模型．文后的仿真结果表明，这两种基于人工神经网络的转速预测模型可以准确跟踪相机导片轴转速的变化，具有一定的科学性和先进性．     

基于ART2模型的造船系统中间产品成组分类研究

基于ART-2神经网络分类器算法是在自适应共振理论的基础上改进而来的,该方法能够对造船中间产品的特性分析样本进行分析判断,实现输入数据的自动分类与识别.提出了中间产品成组特性分析的模型,并对神经网络结构和改进的算法作了详细介绍.实验证明分类的效果比较准确,并可对同族产品的相似程度加以控制,使分组更加合理.