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991.
为准确预测地铁车厢的拥挤度,考虑到站时车厢的下车人数、立席面积和车厢承载量等因素,提出一种基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法.基于调查数据和Matlab平台,构建初始BP神经网络、训练以及测试等环节,实现对地铁车厢到站时各车门下车人数的预测.以立席密度为标准进行车厢拥挤度划分,标定即将到站地铁的各节车厢拥挤度.以宁波市鼓楼地铁站为例,对BP神经网络预测方法进行验证,得到不同结构的BP神经网络预测结果.结果表明,最佳预测结果的决定系数R2为0.94,平均相对误差为0.25,预测误差在可控范围内,BP神经网络在下车人数预测上是适用的. 相似文献
992.
993.
溢油事故威胁程度的模糊神经网络评价 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合分析与溢油事故感受程度有关的诸多因素的基础上,使用模糊神经来确定各因素的权重,进而使用模糊综合评价来确定溢油事故的威胁程度,为进一步的溢油事故应策奠定基础,以期避免溢油事故处理决策中的盲目性和主观性。 相似文献
994.
动车组在运行过程中容易附着塑料袋等异物,影响动车组的运行安全.针对动车组运行安全图像异物自动检测的问题,研究基于卷积神经网络的动车组异物检测与分割模型,该模型采用特征金字塔网络提取异物的多尺度融合特征,通过区域提议网络生成未知类别的候选区域,通过预测网络对候选区域进行分类和位置回归,并通过分割网络生成预测区域的蒙版.针对异物形态变化多样,采用可变形卷积改变感受野适应异物形态的变化.针对异物检测任务中异物数量远小于背景零部件的数量,采用在线困难样本挖掘筛选出困难样本重新输入预测网络以平衡正负样本的比例.实验分析表明,通过优化方法使得最终模型检测精度达到了90.35%,提升了4.03%;召回率达到94.85%,提升了8.1%. 相似文献
995.
长大隧道软弱围岩施工大变形智能预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
长大隧道软弱围岩段施工大变形预测是保证长大隧道施工安全和工程质量的重要措施。结合宜万铁路堡镇隧道工程,运用BP神经网络和遗传算法进行长大隧道软岩段施工大变形预测。采用遗传算法自动搜索使BP神经网络训练效果最优的网络参数,形成能够反映变形与时程高度非线性和不确定关系的GA-BP算法,建立预测智能模型。将预测时间点输入此智能模型,由BP神经网络优异的泛化性能获得该时间点的变形预测值。堡镇隧道应用结果表明,GA-BP算法具有很高的预测精确度,对连续5d隧道变形预测的最大误差仅为6.68%,完全满足长大隧道软岩段施工大变形预测的需要。 相似文献
996.
997.
在研究PID神经网络控制方案的基础上,提出一种基于自适应PID神经网络的船舶航向控制方案,以对其进行辨识和控制.将自适应PID神经网络引入船舶的航向控制系统中,既具有常规PID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力.仿真结果表明,该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪设定航向并进行有效控制,且具有自适应性和一定的鲁棒性,满足实时控制的要求. 相似文献
998.
999.
1000.