基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于神经网络的车辆急加速工况驾驶性评价研究

针对驾驶性评价中主观评价一致性差及客观评价无法反映人体主观感受的问题,基于对急加速工况的特点分析,构建了急加速工况的驾驶性客观评价体系,并使用BP神经网络搭建驾驶性主观评分预测模型,建立主客观评价间的映射关系.最后,通过实车试验得到驾驶性主客观评价数据集,对神经网络进行训练和测试.结果表明,预测模型的整体准确率在95％...     

FMS故障诊断的神经网络方法研究

文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

基于GRNN的GSM-R场强覆盖预测算法

在比较Hata模型修正方法和GRNN算法场强覆盖预测效果的基础上,仿真分析了训练集构成和平滑因子选择对GRNN算法预测效果的影响,给出了训练集构成和平滑因子选择的方法;提出了电波传播环境相似系数来表征GRNN模型在不同环境下的适用性。仿真结果表明,两种传播环境的相似系数越大,由一种环境下测试数据确定的GRNN在另一环境下的预测精度越高。     

短时段交通流预测的RBF神经网络模型

介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。     

基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法

汽车操纵稳定性主客观评价之间的相关性分析是汽车技术的重要课题。提出了汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法．通过回归分析筛选客观参数，运用BP神经网络建立相关性模型，验证结果说明了该方法的可行性。     

基于模糊神经网络的驾驶员弯道安全感受预测模型研究

论述了在人-车-路(环境)系统中驾驶员弯道安全感受的非线性特性。为了体现车辆、道路结构对驾驶员认知过程的作用和认知结果形成的影响,驾驶员弯道安全感受模型采用弯道平曲半径、车辆运行速度和驾驶员驾龄作为道路线形、车辆结构动力性、驾驶员经验的主要特征参数集,在增加积极和消极补偿运算的基础上,构建出模糊逻辑推理规则与神经网络优化逼近运算相互结合的5层推理预测模型,并结合实例数据,进行了对比分析验证,表明5层结构模型能够较好的满足特定弯道条件下驾驶员主观安全感受的认知推理预测要求,能够准确的、稳定的再现出驾驶员主观安全感受同驾龄、平曲半径和车辆运行速度间的相互作用关系。