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911.
公路隧道交通量的预测对隧道通风系统的节能以及降低隧道运营成本有很重要的意义。分别利用多元统计分析法和BP神经网络两种方法对公路隧道交通量进行了预测,并对两类预测数据进行分析比较,得出了多元统计分析法适用于车流量少而且稳定的公路隧道的预测,而BP神经网络法则适用于车流量大而且不稳定的公路隧道的预测的结论。 相似文献
912.
在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出广义双向细胞联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。 相似文献
913.
为了提高出租车保有量的预测精度,利用小波神经网络逼近出租车保有量与其影响因素之间的非线性特性,并建立影响因素的预测模型,然后,将影响因素的预测值输入出租车保有量预测模型便实现了出租车保有量的预测.利用某市2000-2009年的出租车保有量及影响因素数据进行仿真预测,结果表明,相对于传统的BP神经网络,基于小波神经网络的出租车保有量预测模型具有更高的预测精度,该市2010-2012年的出租车保有量应分别达到9020、9 350、9 560 veh,才能保证平均候车时间在4 min左右. 相似文献
914.
诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合 总被引:6,自引:0,他引:6
对基于人工神经网的诊断方法与基于案例推理的方法(Case-Based Reasoning,CBR)的结合进行了研究,提出了两种结合方案,针对CBR系统建立案例库索引这一难点,方案一利用人工神经网诊断分类器的诊断结果对案例库进行索引;方案二用人工神经网为待诊断对象对立模型,对正常的状态作出预测,通过预测值与实际测量值的差异对案例库进行索引,在作了最后诊断之前两种方案都利用CBR的推理结果对神经网的诊 相似文献
915.
916.
917.
设计一种适用于桥梁静载荷试验中极不完备数据条件下的优化GM(1,1)模型。使用3个前置神经网络模块替换传统模型中的微分拟合过程,利用神经网络的回归能力对其进行优化,使用1个后置神经网络模块结合1个数据解模糊模块替换传统模型的数据还原过程,其他数据处理方式沿用传统模型的数据处理方式。经过仿真计算,发现不同桥梁设计规模下,优化模型的标准差显著低于传统模型,证实优化模型具有较显著的算力提升。 相似文献
918.
新能源汽车的能耗及其经济性与行驶工况高度关联。为了对新能源汽车的能耗进行合理评估,以西安市为例,分别应用聚类分析法、聚类马尔可夫分析法、短行程车速-加速度(Velocity-Acceleration,V-A)矩阵法和变步长V-A矩阵法构建城市客车运行工况,并进一步提出基于自组织映射(Self-organizing Maps,SOM)神经网络聚类的V-A矩阵法。对5种方法构建的工况进行对比和误差分析。在此基础上,基于一款插电式混合动力城市客车,应用全局优化方法——庞特里亚金最小值原理设计能量管理策略,分析车辆能耗和经济性以及5种工况的优缺点。研究结果表明:聚类分析法构建工况的平均特征值误差最大,计算量较大;变步长V-A矩阵法的平均特征值误差小于聚类法,计算量最小;短行程V-A矩阵法与变步长V-A矩阵法误差接近;聚类马尔可夫法的误差居中,计算量最大;基于SOM聚类的V-A矩阵法的平均特征值误差最小,能反映不同路段以及运行时间的差异,且能在聚类之后快速提取短行程的同时兼顾速度和加速度的分布;从能耗角度来看,基于SOM聚类的V-A矩阵法的能耗在5种方法中居中;聚类分析法构建的工况平均车速低于其他工况,但加减速频繁,能耗成本最高;聚类马尔可夫法由于对车速进行平滑处理,加减速频繁程度最小,能耗成本最低。 相似文献
919.