MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难，作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率，文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

一种提高DCT变换编码性能的神经网络方法

提出了一种提高ＤＣＴ变换编码性能的神经网络方法，内容包括：ＤＣＴ变换编码的失真分析、神经网络模型、网络学习算法和计算模型结果。     

基于遗传算法和神经网络的润扬长江大桥深基坑变形预测

针对深基坑变形问题,用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立了GA-BP神经网络深基坑变形预测模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。利用模型对润扬长江公路大桥南锚碇深基坑变形进行分析,并对模型拟合结果进行了检验,结果表明深基坑变形和支撑轴力具有一致响应趋势,预测模型性能良好,预测精度较高,简便易行。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。