遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。     

基于熵值法的城市汽车保有量组合预测

分析灰色系统、多元回归、指数平滑、神经网络4种预测方法的特点并利用它们分别对城市汽车保有量进行预测,在此基础上通过熵值法确定各预测模型的加权系数,建立组合预测模型,最后将1995-2007年汽车保有量的各预测值与实际值进行比较,结果表明该组合预测法精度较高,实用性更强。     

Interaction between fragile histamine triad and protein kinase C alpha in human non-small cell lung cancer tissues

Objective To investigate the interaction between fragile histamine triad (FHIT) and protein kinase C alpha (PKCα) in human non-small cell lung cancer tissues. Methods FHIT and PKC伪 double positive samples were screened by immunohistochemical staining from 13 human non-small cell lung cancer tissues. Co-immunoprecipitation was performed by using anti-FHIT and anti-PKCα. The immune precipitate was analyzed by SDS-PAGE and Western blot. Results Immune precipitate staining detection showed that 3 samples out of the 13 cases were double positive for FHIT and PKCα. FHIT protein was present in the immune precipitate of anti-PKCα while there was PKCα in the immune precipitate of anti-FHITmAb. Conclusion FHIT and PKCα exist as a complex in human non-small cell lung cancer tissues, which will provide a new route for studying the pathogenesis and immunotherapy of human non-small cell lung cancer.     

外源磷脂酰乙醇胺诱导人宫颈癌HeLa细胞凋亡的研究

目的 磷脂酰乙醇胺(phosphatidylethanolamine, PE)在细胞凋亡的早期由细胞膜内侧翻转到外侧,与磷脂酰丝氨酸共同成为细胞凋亡的早期信号,但是其在凋亡中的作用尚不清楚.本研究探讨了PE对HeLa细胞凋亡的影响.方法 实验以人宫颈癌HeLa细胞系为材料,分别设置了空白对照组、0.125、0.25、0.5和1 mmol/L PE处理组.以MTT检测细胞生长情况,PI-流式细胞仪法检测细胞周期,Annexin V-PI法检测细胞凋亡.结果 与对照组相比,PE各处理组对HeLa细胞生长的抑制作用呈剂量与时间依赖性,并诱导细胞凋亡发生,但不影响细胞周期.结论 PE通过诱导细胞凋亡而抑制HeLa细胞的生长.     

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。     

高速公路非接触式交通检测技术的应用研究

非接触式交通检测技术具有检测范围大,安装维护方便等优点,在高速公路动态交通数据采集中不断得到应用。本丈在分析各种非接触式检测技术特性和精度的基础上,通过现场实验,研究了非接触式检测技术的应用功能、基于微波一线圈的组合应用及其数据融合。实验结果表明,非接触式交通检测技术在高速公路动态数据检测中可以使用,但由于受检测精度、数据类型、范围与安装使用条件的影响,不宜单独使用;通过非接触式与接触式检测技术的组合应用,克服了接触式检测器难以维护的缺陷,并且多检测技术数据融合的检测精度比单一检测技术提高10％～15％。     

平面交叉口事故预测及突出事故形态鉴别

应用神经网络技术建立了基于三层感知机的平面交叉口事故预测模型,该模型的特点是可预测出具体事故形态的事故数.模型检验结果表明,预测精度达到了89%.在得到分事故形态的事故数预测结果后,基于"突出性"原理建立了一种鉴别事故多发形态的方法.     

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.     

基于BP神经网络的隧道渗漏水等级评定模型研究

由于隧道渗漏水的普遍性和严重危害性,隧道渗漏水已成为隧道工程建设和维护的一大关键课题。针对我国隧道渗漏水的现状,通过综合分析影响隧道渗漏水的各种因素,找出影响隧道渗漏水的主要因素,提出包括隧道设计施工因素、防排水工程措施、围岩及地下水情况、自然地理情况4个一级指标共10个因素的评价指标集,构建基于BP神经网络的评价模型,并验证该模型的可靠性。该方法为进一步提高隧道渗漏水等级评价的精确度提供新的思路。     

网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.