DWL-48连续走行捣固稳定车控制系统分析

对DWL-48连续捣固稳定车的捣固装置控制系统进行分析,认为控制策略的滞后是导致设备现场使用故障的重要原因。以捣固架提升与下降控制为例,提出基于BP神经网络的捣固装置控制系统的设计思路。     

基于多因素的铁路货运量BP神经网络预测研究

在对铁路运输影响因素进行定性及定量分析的基础上,选取了国内生产总值、第二产业比重、原煤产量、原油产量等10个指标作为影响因素,运用BP神经网络模型构建它们与铁路货运量之间的复杂映射,从而对铁路货运量进行预测,并以近12年铁路货运量为实例进行验证。     

求解铁路空车调整问题的一种优化算法

由于铁路的空车资源严重不足,空车调整方案优化与否不仅影响全路运用车的数量,还直接关系到铁路企业的运营效益,为此,相比较已有的算法,遗传算法有很强的收敛能力,神经网络有较好的学习能力及鲁棒性,结合两者的优点提出基于遗传算法优化神经网络的方法来实现空车的调整,降低空车走行率,且建立了空车调整的数学模型,并通过算例验证了该方法的可行性。     

基于混合神经网络的铁路材料消耗的预测方法研究

为精确地预测铁路材料的消耗,采用了混合神经网络的方法进行建模。根据ABC分类法对所有物资进行分类,明确了材料消耗中的重点,在综合分析以往材料消耗数据的基础上,确定了混合神经网络的结构,最终建立了一个用于材料消耗预测的混合神经网络模型。     

单边扩帮特大跨公路隧道开挖稳定性分析

通过现场试验、理论分析及数值模拟计算,对深圳横龙山北隧道右线喇叭口扩帮段的围岩力学参数和动态施工力学进行研究,对扩挖修帮段进行深部位移监测得到反挖修帮造成的拱顶下沉和洞周水平收敛的实测数据,并基于神经网络BP模型反演隧道围岩力学参数.采用有限元软件对横龙山北隧道右线喇叭口扩帮段建立三维有限元模型,分析隧道各开挖阶段对地表沉降的影响以及研究隧道各开挖阶段对隧道拱顶、拱脚和竖墙脚各点应力的影响.     

ART—2神经网络分类器的研究

ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络。西方通过ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的在特性人工晴天 数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考虑到，本文提出一种新的结构和相应的新算法，并成功地把这种结构算法用到分类器设计中。     

基于神经网络的航行安全性预测模型

指出了预测对航安全性的重要意义，传统的预测方法存在的缺陷，运用神经网络建立时间序列的航行安全性预测模型，克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处，分析表明，该模型的预测精度较高。     

用RBF网络拟合船舶型线

采用ＲＢＦ神经网络拟合船舶型线，提出了适合船舶型线拟合的ＲＢＦ中心点集的选取方式，与ＢＰ网络相比大大提高了学习速度和精度，用幂函数和圆函数检验本方法拟合曲线的精度，充分证明本方法拟全船舶型线是实用可行的。文中给出了拟合某船舶横剖线的实例。     

神经网络自学习控制研究

提出一个新型仿真器网络结构并推导出学习算法；提出面向输入输出模型结构的自学习控制器训练结构并推导出学习算法，解决约束控制作用 下多目标终态控制问题并实现感应加热温度智能控制。     

基于模糊神经网络的Horn集上的输入归结

关于定理机器证明的归结原理已应用到人工智能的很多领域，同时提出了各种改进方法，其中，输入归结是一种非常好的推理方法，它对于Horn集是完备的，模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络的融合，文中利用模糊神经网络的知识表示及学习的特点，结合输入归结的优点，进行Horn集上的输入归结。