样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。     

模糊综合评价法在船舶机舱综合评价中的应用

文章在运用模糊综合评价法有关原理的基础上,建立了基于船舶机舱AHP的模糊综合评价模型,并对船舶机舱实例进行评估,其结果与该船舶实际状况基本一致。该方法全面反映了各因素对船舶适航性影响的大小,为船舶的管理提供一种有效的综合评价方法。     

收缩徐变对混凝土斜拉桥成桥状态的影响分析

运用最小弯曲能量法和应力平衡法相结合的方法来确定混凝土斜拉桥的合理成桥状态,就不同成桥状态下收缩徐变对主梁弯矩的影响程度进行了分析,并对其原因进行了探讨。总结了收缩徐变对结构受力影响的普遍规律,收缩徐变在斜拉桥桥塔附近梁段将产生负弯矩、在跨中附近梁段将产生正弯矩。得出了主梁中预应力的配置以及弯矩的调整情况都会对收缩徐变改变主梁弯矩的程度造成影响这一结论。并对不同成桥状态下收缩徐变趋于稳定后的主梁弯矩进行了比较,得出不同成桥状态下收缩徐变趋于稳定后主梁弯矩比较接近这一规律。     

因地制宜的快速公交发展模式——以杭州为例

快速公交系统（BusRaPidTransit）是一种新型的城市公共交通模式。本文从快速公交系统的组成、特点及与其他交通方式相比的优越性出发,分析了BRT在大城市的基本应用模式及其特性,以正在运营中的杭州快速公交系统建设为例,重点结合快速公交B1线,分析其运营情况及存在的问题,提出相关解决方案;并在此基础上给出杭州未来快速公交网络规划建议,探索适合杭州经济发展的、因地制宜的快速公交发展模式,为杭州及其他城市下一阶段快速公交规划与建设提供有益参考。     

私家车出行者ATIS信息选择影响因素研究——以大连市为例

私家车出行者对ATIS信息的选择意愿受到多种因素的影响。开展大连市私家车出行者ATIS信息需求意向调查,以探索性因子分析和累积Logit模型理论为基础,对ATIS信息内容进行分类,同时引入出行者性别、年龄、收入水平、交通补助情况等特性变量,建立私家车出行者ATIS信息选择模型。模型标定结果显示,私家车出行者个人特征与ATIS信息特性对ATIS信息选择意愿存在不同程度的影响：私家车出行者主要关注与出行质量相关的信息,收入水平、交通补助、驾照保有情况等对私家车出行者ATIS信息选择意愿影响显著。     

基于模糊逻辑的路径选择模型

为有效解决路径选择行为中的不确定性问题,采用模糊逻辑方法建立路径选择模型。用三角模糊数描述路径行驶时间,并建立一定的模糊规则,然后,用近似推理方法两两对比可选路径,在对比矩阵基础上计算各条路径的权重,即路径被选择的概率。最后,对路径选择模型进行算例应用,验证了模型的有效性。     

影响矩阵法在斜拉桥二次调索中的应用

在斜拉桥施工过程中为增大结构的安全储备并保证主梁受力安全,对斜拉索采用两次张拉,最终实现预想的成桥状态,由此提出二次调索施调索力、顺序的计算问题。以影响矩阵理论为基础,建立了二次调索最优控制的数学模型,采用惩罚函数法求解,该方法计算精确、简便、实用,也可用于成桥后索力的误差调整。     

基于蚁群算法的客运专线乘务交路计划编制方法研究

;乘务交路计划的编制是乘务计划编制智能化的关键.简述客运专线乘务交路计划编制问题,在将其转化为一类特殊的旅行商问题(TSP)的基础上,建立了该问题的数学模型.改进了最大最小蚂蚁系统(MMAS,max-min ant system),提出用K-MMAS算法求解该数学模型.以京津城际客运专线相关数据为背景对该算法进行仿真,验证了算法的有效性.     

重载铁路调度集中系统的研究

分散自律调度集中系统是将列车运行调整计划下传到各个车站自律机中自主自动执行;在列车运行调整计划的基础上,解决列车作业与调车作业在时间与空间上的冲突,实现列车和调车作业的统一控制.在重裁铁路上实施调度集中要解决重载运输干线上高密度列车运行条件下列车进路的自动排列.并对调车作业和列车作业进行冲突检测和调整.给出了重载铁路分散自律调度集中系统的整体结构,详细研究了针对重载运输组织的系统功能和特点.对重载运输铁路调度集中具有借鉴和示范作用.     

基于改进的BP神经网络的产品生产成本估算

基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进.以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8组检测样本检验训练好的遗传人工神经网络.计算结果表明:预测值与期望值的误差小于4%,说明利用遗传神经网络模型对产品成本进行估算切实可行.