基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

海上船舶交通监管及服务系统的智能化实践应用

在信息和网络技术高速发展的背景下,为了改善传统船舶交通管理系统在管理、技术和服务理念方面的局限,积极创新和实践船舶交通监控及服务技术的智能化发展理念,使船舶交通管理系统更加智能化、人性化、便捷化,实现船舶交通监管技术的智能化发展。     

改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.     

水泥防滑路面人工拉毛技术探讨

结合工程实践，介绍了水泥混凝土路面人工拉毛技术的施工工艺厦具体技术要求．可在水泥混凝土防滑路面施工中广泛使用。     

有效利用资源保护环境推广使用人工砂

人工砂与天然砂相比,资源非常丰富.使用人工砂时只要做好各种测试和检验,严格按照标准规定执行,完全可以保证工程质量,因此应大力推广使用人工砂,合理利用资源,保护生态环境.     

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城市交通是一个复杂的巨系统，具有多学科、跨领域、规模巨大等复杂特性。“交通7+1论坛”第三次理事会会议的主题是交通复杂系统研究方法创新与应用:综合集成研讨厅与人工交通系统。会议围绕主题，从综合集成研讨厅:从定性到定量方法研究、人工交通系统的基本思想与框架体系、青藏铁路综合运营监控中心系统:从实践看综合集成与协同以及城市交通需求供给平衡的协调对策与政策等四个方面进行了深入的分析。同时对交通复杂系统研究方法的创新与应用，从不同的角度进行了探讨。     

基于ATN的全自动英汉机译系统的建立与研究

本文提出了一种基于ＡＴＮ的“结构－语义”分析技术。该技术针对机器翻译的特殊要求，对ＡＴＮ进行了相应的改进，实现了名法分析与语义分析结合。以此为基础，详细讨论了一个全自动英汉机泽系统的设计思想及实现方法。     

辐射沙洲潮流水道悬沙动力关系BP神经网络模拟研究

根据江苏辐射沙洲东大港水道4^#站位连续2个潮周期的流速、含沙量及水深的时序测量资料，取时序测量（计算）数据中的前21组数据为学习样本，后5组数据为检验样本，建立了该潮流水道的4种输沙BP神经网络动力模型。验证表明，运用BP神经网络模型可以建立精度较高的水体含沙量非线性动力关系，并可利用建立模型进行相应问题的预测计算。     

基于神经网络的边坡冲刷稳定性综合评价

将人工神经网络应用于边坡冲刷稳定性评价,建立了边坡冲刷稳定性神经网络模型并进行了验证。对边坡的设计和施工有一定的参考价值。     

如东海域西太阳沙人工岛陆岛通道实体堤合理长度潮流数模研究

分析了江苏如东海域烂沙洋南水道的稳定性,建立了基于不规则三角形网格有限差分法的江苏如东海域大范围和小范围嵌套二维潮流数学模型,在对模型验证的基础上,对西太阳沙人工岛工程的陆岛通道实体堤合理长度进行了潮流场数值模拟研究。研究结果表明,烂沙洋南水道主槽基本上是稳定的,从潮流场和烂沙洋南水道的稳定性角度考虑,陆岛通道实体堤合理长度应不超过6 km.