高速公路动态交通流的神经网络模型

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析，提出了动态交通流的神经网络模型。结合交通调查数据，利用仿真和优化技术对神经网络进行训练，从而获得了比较准确的描述交通流真实行为的模型，仿真结果结果，该神经网络模型具有令人满意的效果。     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

基于神经网络的汽轮机故障智能诊断系统的设计

介绍了BP神经网络的结构和算法,分析了如何将BP神经网络用于机械设备的故障诊断.结合汽轮发电机组的故障特性,建立了汽轮发电机组故障诊断的神经网络模型,并利用该神经网络模型对汽轮发电机组的故障进行了诊断,诊断结果是正确和有效的.     

基于改进BP神经网络的运输企业安全评价研究

为了更准确地评价道路旅客运输企业的安全状况及安全等级,提出了基于主成分分析法(PCA)和改进BP神经网络的评价模型。基于遗传算法改进的BP神经网络模型利用非线性识别计算能力设计神经网络中的分类器,把分类计算出的结果输入到网络中计算,更加精确的计算了网络中相关的参数,弥补了传统神经网络缺点。利用该模型对3家实例运输企业进行仿真评价然后与传统模型评价结果比较分析。结果表明,该模型评价结果与实例企业真实评价期望值之间的相对误差在0.2%~1.0%之间,比传统神经网络评价误差值小,说明改进的BP神经网络优于传统的BP神经网络,也证明了此方法的有效性与实用性,可以正确的评价企业的安全状况。     

基于奇异谱分解的猪肉价格组合预测

通过奇异谱分析方法分解猪肉价格,采用ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型对分解后的猪肉价格进行组合预测;同时选择ARIMA,SVM和BP神经网络作为基准模型,把组合模型预测的结果与所选的基准模型预测结果进行对比,得到了组合模型预测结果总体上优于基准模型预测结果的结论。通过DM检验,进一步验证了结果的可靠性。预测结果表明,SSA组合模型的预测能力平均比ARIMA、SVM和BP神经网络3种基准模型的预测能力分别高出7.97%、72.79%、67.64%     

基于粒子群算法的神经网络在污水处理优化中的应用

在对污水处理模型研究的基础上,建立了神经网络污水处理模型.为进一步提高污水处理效率,降低能源消耗,提出了基于粒子群算法的污水处理神经网络优化模型,并与遗传算法神经网络优化模型进行了仿真及测试比较,结果证明了本文提出方法的优越性及有效性.     

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.     

应用神经网络方法的煤热解气化特性研究

应用神经网络方法,对不同种类煤的热解气化特性进行了研究。建立了一个基本原理－神经网络煤热解气化模型,用一组神经网络作模型参数估值器,提供基本原理模型所需的模型参数,以晋城无烟煤和赤峰褐煤的实验数据分别对神经网络进行了训练,获得了较好的过程模拟结果,并提出了一个反映煤焦的综合反应性的参数“活性焦比”（ＡＣＲ）,用神经网络进行模拟,煤焦的气化历程中ＡＣＲ的数值及变化规律与煤种有关。神经网络给出的模型参     

基于双通道脉冲耦合神经网络的应用研究

通过对双通道脉冲神经网络模型的改进,提出了一种邻域SEML激励的自适应双通道脉冲耦合神经网络医学图像融合的新方法。即通过提高模型的性能和脉冲神经网络进行自动化图像处理的能力。首先介绍了双通道脉冲耦合神经网络模型及其原理,然后阐述了基于这一模型的一种新融合算法,最后对本文融合算法以及各传统融合算法得到的实验仿真结果进行了分析。     

基于神经网络的二次规划问题的指数稳定性

针对带有边界约束的凸二次规划问题,利用离散神经网络模型的建模原理,构造了一个神经网络模型.利用矩阵与对称矩阵的关系和正定矩阵特征值的性质,通过引入一个适当的因子,得到了该离散型神经网络模型是全局指数稳定性和指数收敛率的结果.同时分析了该结果的优越性和存在的不足,提出了解决的3种方法,最后给出了实例说明本方法取得结果的实用性.     

人工神经网络辅助汽车变速箱设计

针对汽车变速箱优化设计中所存在的大计算量、多图表问题,提出应用人工神经网络进行映射辨识·根据BP网络在特征识别上的优势,以其为工具,通过算法改进,对设计数据进行应用以提高计算速度和编程处理能力,消除数据的“组合爆炸”现象·对具体数据、图表的实际应用表明,人工神经网络方法能够很好地表达原图表数据关系,使数据应用更加灵活、方便,数据的识别精度能够满足计算要求·     

BP神经网络在车辆制动性能预测中的应用

首先建立了车辆制动过程数学模型,利用该数学模型对JS2310农用运输车的制动性能进行了计算机仿真,并与试验结果进行了比较,表明模型是正确的为进一步提高该车辆制动性能预测的精度,引入了神经网络技术使用BP网络对不同条件下的多次仿真结果进行第一步学习,将数学模型转化为车辆制动性能预测的神经网络模型,再进一步使用整车部分试验结果对已得到的神经网络进行训练,得到最终的预测模型结果表明使用神经网络模型可以提高车辆制动性能预测的精度     

多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法

为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题,以获得最佳的强度和韧性的配合,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·     

人工神经网络在网壳结构稳定性计算中的应用

利用误差反向传播网络的算法，探讨了人工神经网络在网壳结构稳定性计算中的应用．分析结果表明，人工神经网络可以很好地预测网壳结构的极限承载力，并且优于回归计算公式．     

神经网络方法在用水量预测中的应用

采用自适应变步长的后向传播算法(ABPM)构建了一个人工神经网络用水量预测模型。分别取一部分历史数据作为训练样本和测试样本,用训练样本对网络进行训练,然后用测试样本对模型进行评估。结果表明该模型收敛速度较快．预测精度高．为用水量预测提供了一种新的方法。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型，并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习，以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础，用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果，建立快速拉格朗日快速计算法（FLAC）模型，对地表沉陷进行预测。结果表明：用蚁群算法训练神经网络，可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型,并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础,用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果,建立快速拉格朗日快速计算法(FLAC)模型,对地表沉陷进行预测。结果表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

基于神经网络的自适应噪声抵消器的研究

在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。     

边坡弹性模量反分析的模拟退火BP网络方法

通过模拟退火算法,对BP网络进行优化并编写了模拟退火BP网络程序,应用该程序对三峡永久船闸高边坡岩体弹性模量进行了位移反分析.结果表明,根据模拟退火BP网络反分析得到的弹性模量计算出的位移值和监测位移值差别较小.因此,模拟退火BP网络方法可以用于边坡岩体力学参数的反分析.     

BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

人工神经网络模型是在现代生物神经系统研究基础上建立的一种网状结构，是对人脑某些基本特性的一种简单的数学模拟。神经网络以其信息的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力，在机械故障诊断领域显示了极大的应用潜力。本文就神经网络对给定知识的表达、联想、记忆能力及网络结构进行了研究，利用反向误差传播网络对旋转机械中四种典型故障进行了实例分析诊断，取得了令人满意的效果。