城市轨道交通列车噪声预测模型研究

以已建立的城市轨道交通噪声预测模型为基础,提出改进的噪声预测模型。明确了各预测参数,采用对数回归关系确定了各影响因子与等效声级的关系。运用预测模型对长春轻轨噪声进行了预测。通过与实测结果进行比较,预测值与实际结果的误差<1dB(A),表明所提出的预测模型可精确反映长春轻轨的噪声级。     

基于改进NSGA-Ⅱ和IGA-BP神经网络的索梁锚固区结构优化研究

为实现大跨度斜拉桥索梁锚固区钢锚箱的结构优化,依托某大跨度斜拉桥索梁锚固区结构实际工程,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法与IGA-BP神经网络模型的结构参数优化方法。首先基于BP神经网络确定了钢锚箱响应数据预测的拓扑结构,采用自适应交叉变异改进的遗传算法对钢锚箱结构响应神经网络预测模型的权值阈值调参,得到满足拟合精度要求的IGA-BP神经网络预测模型。然后建立考虑结构平均应力和主要板件上峰值应力的数学优化模型,采用改进交叉、变异算子的NSGA-Ⅱ算法设计了钢锚箱结构参数优化流程。最后联合改进NSGA-Ⅱ算法和IGA-BP模型实现了钢锚箱结构参数的优化求解。结果表明：自适应遗传算法对BP神经网络权值与阈值调参的效果良好,相较于标准BP神经网络,IGA-BP神经网络的拟合精度和训练效率均更高;改进NSGA-Ⅱ算法可以实现对钢锚箱结构参数的寻优求解,根据Pareto协调最优解的结果,钢锚箱支撑板与承压板厚度有一定增加,加劲板和锚垫板厚度略微降低;优化后的结构上平均应力降幅约为2.7%,其中承压板应力峰值由200.9 MPa降低至178.1 MPa,降幅约为11.3%,支撑板应力峰值由199.6...     

基于递归图和BP神经网络的桥梁损伤识别研究

为研究递归图和多层前馈（BP）神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明：递归图方法能够初步地识别主梁的损伤位置和损伤程度;BP神经网络分析能够精确识别主梁损伤的具体位置和损伤程度值,且识别准确率均大于85.0%。该方法可为类似桥梁工程的损伤识别提供借鉴。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

基于HighD数据集的高速公路交通冲突预测方法

为改进高速公路交通冲突模型,基于High D数据集提取某路段交通冲突数据和交通流数据,依据TTC(time to collision,碰撞时间)的大小确定轻微冲突、一般冲突以及严重冲突的阈值。研究不同影响因素与冲突次数之间的关系,并对4种模型的效果进行比较,为冲突预测方法的研究提供思路。首先,针对不同严重程度的交通冲突数分别采用Poisson(泊松)模型、NB(Negative Binomial,负二项)模型、ZINB(Zero-inflated Negative Binomial,零膨胀负二项)模型及ZIP(Zero-inflated Poisson,零膨胀泊松)模型进行回归分析。其次,利用赤池信息量准则、贝叶斯信息准则对4种模型的拟合效果进行比较。结果表明:不同冲突次数预测模型中表现最佳的模型分别为NB模型、ZIP模型以及Poisson模型,3种模型中加速度标准差和平均速度都与冲突次数显著相关。     

基于神经网络的安全航速的计算

对安全航速影响因素进行量化,借助神经网络,预测在当时海上航行条件下,舰船应该采用的安全航速,给出基于神经网络的安全航速计算模型,对船舶海上航行安全有一定的指导作用.     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

动车组的多变量非线性预测控制研究

通过分析动车组的牵引-制动系统,建立动车组的各动力单元的线性模型,考虑到动车组运行过程中空气阻力、未知干扰等非线性因素,将实际输出与线性模型输出的误差描述为未建模动态,将动车组运行过程这一非线性问题描述成为线性模型与非线性未建模动态两部分组成的集成模型,利用BP神经网络在线估计未建模动态项,利用递推辨识算法在线更新模型...     

基于BP神经网络的绿色供应链优化研究

利用BP神经网络算法能够依据输入的参数和网络模型中影响因素的不同而输出不同信息的特性,可以对绿色供应链进行优化。为了提高企业的经济效益和绿色效益,从BP神经网络绿色供应链模型、试验数据验证及模型仿真等视角对基于BP神经网络的绿色供应链优化展开研究,对相关问题有一定的参考意义。