应用于火灾探测的气味分析技术及其算法

提出了一种新的应用于火灾探测的算法,通过与BP神经网络算法的分析比较,认为RBF神经网络算法比BP神经网络算法在数据处理方面更加迅速和准确,因此RBF神经网络算法在火灾的实时探测方面具有更好的发展潜力,而基于RBF神经网络的气味分析技术在火灾探测方面表现出广阔的应用前景.     

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本文的核心工作是建立了RBF神经网络—Monte Carlo货物吞吐量预测模型，利用大连港货物吞吐量的历史数据，对2006年-2010年以及2020年的大连港货物吞吐量进行预测。以RBF神经网络的预测为基础，利用Monte Carlo仿真方法对大连港货物吞吐量的预测结果进行可信度分析。得到了预测结果区间，以及预测结果在每个区间上出现的概率。文章证明了神经网络—Monte Carlo预测模型在吞吐量预测领域中的可行性，而且预测结果为大连建设东北亚建设航运中心提供了参考依据。     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

沙土的液化预测研究

本文以大量粉土地基实测数据为学习训练样本及预测样本,建立了预测模型。研究表明,用RBF神经网络方法进行沙土地震液化预测是可行的。     

基于RBF的某型发动机故障诊断

本文讨论了基于RBF的发动机故障诊断方法,该方法可以充分利用故障先验知识,在Bayes最小风险准则下进行单故障的诊断,有较高诊断准确率.     

基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测

针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性,提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性,以及相邻路段上交通流的相互影响因素,结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析,结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。     

RBF神经网络分析方法在车辆状态远程监测系统中的应用

以往的研究者在选择车辆运行状态远程监测分析系统的分析方法时,有的人为了更快的收敛速度选择了传统的基于规则的专家系统,有的人为了更高的精确度选择了BP（Back Propagation,反向传播）神经网络,文中所介绍的RBF（Radical Basis Function,径向基函数）神经网络（以下简称径向基网络）正好可以在这两种方法之间找到一种平衡。该神经网络既保持了BP神经网络的精确度又提高了其收敛速度,是以往的研究者在BP神经网络的基础上改进而来的。文中的仿真实验验证了该神经网络的精确度和收敛速度完全可以满足我们对车辆运行状态远程监测分析系统的要求。     

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析

通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

RBF神经网络预测水泥水化热研究

利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型.通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较.结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有...