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131.
交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景。文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型。该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测。通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性。 相似文献
132.
为了准确、迅速识别空中目标类型,建立基于Elman神经网络的空中目标识别模型。该模型降低了以往空中目标识别方法中的人为因素,提高目标识别结果的可信度和快速性。通过实例验证,证明该模型的有效性和正确性。 相似文献
133.
神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能. 相似文献
134.
小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性. 相似文献
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138.
为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。 相似文献
139.
140.
高速公路动态交通流Elman神经网络模型 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。 相似文献