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551.
552.
基于混沌神经网络公路工程建设风险评价研究 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于公路工程建设风险评价属多维非线性问题,分析了混沌与神经网络相结合评价公路工程建设风险可行性,建立了混沌神经网络模型和评价指标体系,从而构建了完整的公路工程建设风险混沌神经网络评价系统(HCRCNNAS).经实例研究表明,该系统评价结果稳定可靠,具有良好的应用前景. 相似文献
553.
针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势. 相似文献
554.
555.
556.
针对城市主干道交通流量的实时变化和波动性特点,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)进行城市主干道短时交通流量预测.为了优选SVR模型参数,基于混沌logistic 映射和云自适应机制对标准遗传算法进行改进,建立了基于混沌云自适应遗传算法(chaos clouds adaptive genetic algorithm,CCLGA)进行SVR参数优选的CCLGA-SVR城市主干道短时交通流量预测模型.综合考虑了短时交通量各个影响因素,结合实测数据进行了实证预测分析,仿真结果表明文中提出的预测模型精度较高,寻优速度较快,可有效应用于城市主干道短时交通流量预测. 相似文献
557.
558.
为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性. 相似文献
559.
利用混沌系统进行微弱信号检测时,确定系统由混沌态转化为大尺度周期态的混沌临界阈值至关重要。仿真表明:选取不同精度的混沌临界阈值将对混沌系统检测性能产生影响,选取的临界阈值精度越高,能够检测到信号的信噪比越低,但同时其对噪声检测的虚警率也越高。因此,实际检测中需根据检测要求来选取合适精度的临界阈值,以使检测性能达到检测要求。 相似文献
560.
主销间隙是影响汽车蛇行工况下稳定性的重要参数。将转向机构简化为平面连杆机构,并就机构中转向节主销与衬套间隙对蛇形工况下汽车稳定性的影响进行分析。考虑以上间隙建立了四自由度车辆操纵运动系统数学模型,基于该模型,应用数值分析方法对间隙参数变化时样车质心侧偏角的稳定性进行仿真分析。结果表明,间隙参数变化时车辆蛇行动力学行为表现为由倍周期进入单周期、混沌,然后从倍周期回到单周期。随着间隙的增大,汽车蛇行失稳的上临界频率几乎无变化,但下临界频率逐渐加大,失稳频率带宽也相应加大,且混沌区域的窗口动力学特性有明显差异。 相似文献