高速公路智能交通控制系统的建模及多层描述

本文提出将神经网络和模糊推理用于高速公路交通控制系统的建模及多层描述的一般性方法和框架，其主要思想是：利用神经网络及其他智能方法建立高速公路稳态和动态模型，在此基础上结合交通系统的特点提出改进的多层描述方法，即把高速公路交通系统控制问题分为自组织层，最优化层和调节层，试图解决传统方法在高速公路交通系统的分析，建模和控制中遇到的问题。     

利用神经网络模型实现压气机特性图的三维逼近

利用BP神经网络模型对涡轮增压发动机中的压气机进行建模，得出其通流特性和效率特性图，给出拟合的相关系数，并将此模型应用于涡轮增压发动机整体系统的模拟计算中。     

混凝土强度人工神经网络预测模型

阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。     

汽车防追尾碰撞数学模型研究

为了提高车辆在高速行驶状态下的主动安全性能,研究了处于追尾行驶状态的本车与前车的运动学特征;针对前车的不同运动状态分别推导出了跟车距离的计算模型并分析了模型中3个关键参数的随机性和动态性,对制动迟滞时间提出了基于模糊推理的确定方法,对本车制动减速度和前车的运动加速度提出了比较实用的动态测算公式;另外,研究了防追尾碰撞的控制与执行,建立了动态调整安全制动停车距离的神经网络模型,提出了基于危险裕度判别的安全控制方法。     

基于模糊神经网络的既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估

介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。     

基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

地铁车辆轮对外形尺寸在线检测系统

在地铁车辆运行过程中,车轮受环境影响磨损较为严重,易导致外形尺寸超限.实现轮对外形几何尺寸的自动检测是关系车辆行车安全和正常运营的关键.采用光截图像法,设计了轮对外形尺寸检测系统,实现了轮缘高度、轮缘厚度、车轮内距、车轮直径的在线自动测量.该系统采用LS-SVM预测模型实现了对地铁车辆车轮磨耗趋势的精确预测分析;并将轮对外形尺寸测量参数结合预测模型运用到轮对检修中,产生了较好的经济效益.     

大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

蒸发波导环境下海上超视距通信应用研究

提出不同条件下蒸发波导预测方法:基于水文气象条件的海上舰艇蒸发波导预测模型选择方法和基于GPS信号利用贝叶斯正则化BP神经网络反演蒸发波导的方法;结合舰艇微波频段通信模式及电磁波在蒸发波导环境下的传输损耗,研究蒸发波导环境下海上超视距通信,定量估算出最大有效通信距离,仿真结果表明蒸发波导环境下微波频段通信可达视距范围之外;研究超视距通信电磁盲区分布特征及影响因素;建立蒸发波导环境下舰艇超视距通信模型及应用流程。结合实际海上通信需求,提出蒸发波导环境下舰艇海上超视距通信应用。