人工神经元网络在公路隧道围岩判别中的应用

基于人工神经元网络原理,结合公路隧道围岩判别的工程实际资料,通过BP神经网络模型的有师学习记忆和预测功能,对公路隧道围岩判别预测进行了研究。通过实例预测检验,证明了人工神经元网络在公路隧道围岩判别中的可行性和实用性。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

基于模糊神经网络模式分类的数据挖掘算法

提出了一种基于模糊神经网络模式分类的数据挖掘算法--把模糊理论和神经网络结合起来,构造及训练模糊神经网络.给出了基于模糊神经网络的学习算法,通过仿真验证了该算法的正确性.     

电液伺服系统的神经网络辨识与自适应控制

对一实际电液伺服系统进行了神经网络仿真研究，仿真结果表明，神经网络用于电液控制系统的辨识与自适应控制是可行的，可以解决电液控制系统中非线性及其控制等问题，它对于增强系统的自适应能力，鲁棒性和稳态精度等都有令人满意的控制效果。     

基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法研究

介绍了时序数据的混沌识别方法,并根据混沌时序数据的可预测性,提出了一种基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法.通过实例证明该方法能准确地检测出混沌时序数据的失真点,并将其还原.该方法既是检测过程同时也是修复的过程,在数据处理领域有一定的应用前景.     

基于神经网络的公路工程造价推测模型

本文介绍了工程造价推测模型的发展，叙述了神经网络系统的原理，基于此建立公路工程造价推测模型。实例说明，此模型具有快速、准确的优点。     

京珠高速公路路面使用性能的混合GANN评价

以京珠高速公路湖北段路况检测数据为基础，针对GA与NN优缺点互补的特点，摒弃以往GANN模型的不足，建立了一种充分发挥两者优势的京珠高速公路路面使用性能混合GANN评价模型；应用模型对京珠高速公路进行评价，结果表明：该方法科学、精确、易于实现，是一种实用的高速公路沥青路面使用性能评价方法．     

数据挖掘技术在固定型交通检测器配置优化中的应用

结合固定型交通检测器空间配置的四条原则和配置密度优化步骤，提出固定型交通检测器配置优化的数据挖掘方法。设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对像，运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型，ARIMA预测模型及神经网络预测模型。采用网络搜索技术确定Winters模型参数，设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序估计ARIMA模型参数，采用三项误差指标评价模型预测效果，根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案，研究结果表明：在保证满足ITS对交通参数精度要求的同时，通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本，为固定型交通检测器配置密度的优化提供了一种简单可行的新方法。     

神经网络在机场物流预测中的应用研究

考虑到神经网络在机场物流预测应用的必要性及其优点，依据已有的内、外回归神经网络预测模型及其算法，利用它们的良好特性，提出了对角回归神经网络滚动预测模型及其机场流预测系统，突破了传统意义上进行机场流预测的局限性，经过实际运行检验，证明在机场物流中应用人工神经网络预测方法不仅可行，可且有更好的预测精度。     

遗传算法在路面结构模量反算中的应用

利用遗传算法反算路面结构层弹性模量可以避免一般反算方法受初值影响的缺陷，探讨了遗传算法在路面结构模反算中的应用，并开发了反分析程序BACKGA，计算结果表明，该方法计算精度很好，但计算时间较长，为提高程序计算效率，利用神经网络计算路面结构弯沉值，并将其用于反分析程序BACKGA中，取得了良好的效果。