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利用改进的BP神经网络对中国2000年、2005年、2010年的汽车保有量进行预测,并与灰色预测的结果进行对比。结果表明,由于神经网络具有很强的学习与泛化能力,因此在处理具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面,神经网络有很好的应用价值。 相似文献
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一种基于动态期望车头时距的跟驰模型 总被引:1,自引:0,他引:1
现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型. 相似文献
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基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制 总被引:1,自引:2,他引:1
为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。 相似文献
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基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型 总被引:2,自引:1,他引:2
为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明:采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能. 相似文献
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偶发性交通拥堵具有较大的随机性及衍生性,拥堵发生后需要快速进行控制以防止拥堵向上游路段及交叉口漂移,同时应对拥堵内部进行及时疏散。从交通事件的发生导致道路瓶颈到拥堵完全消散这一过程中,拥堵区域的范围是不断变化的。根据交通流参数及拥堵传播速度,提出了一种以疏散为目的的拥堵区域动态划分方法,划分为阻塞区、过渡区和常态区3个动态控制子区。同时,在不同的动态控制子区实施对应的控制措施。数值模拟表明,本研究提出的拥堵区域控制子区动态划分及控制方法能快速疏散拥堵。 相似文献
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提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。 相似文献
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车辆换道过程对交通安全和交通拥堵有重要影响,为了获得不同驾驶人的换道行为特性,考虑了车辆换道过程中驾驶人的因素,利用SPSS对问卷调查的结果进行主成分分析,采用K-均值聚类方法对驾驶风格进行量化,将驾驶人分为激进型和保守型两种类型,再利用时间对数模型提出了驾驶风格值变量。对两组类型驾驶人进行换道试验,获得了不同风格驾驶人换道时间和换道纵向距离等换道特性的试验数据,并建立了考虑驾驶风格的车辆换道时间预测模型;基于预测的换道时间以及换道车辆转向角与驾驶风格值变量、速度之间的关系,结合车辆运动学模型,建立了车辆换道纵向距离预测模型,并将预测结果与实际换道数据进行了对比分析,结果表明,本研究提出的预测模型准确率较高。研究结果表明,激进型驾驶人在换道过程中其行为较为激进,换道时间较短,换道距离较短;所建立的预测模型可以较准确地预测和解释驾驶人的换道行为。 相似文献
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在当前全国农村信用社正处在改革转型时期的背景下,海南省农信社也在积极探索改革路径。海南省各市县农信社在省联社的统一指导部署下逐步进行改革,本文试图以保亭县农信社为例,研究海南省农信社改革的进展情况,分析当前农信社存在的问题并提出相关对策建议。 相似文献
10.
基于可靠性工程理论,提出了一种用“可靠度”表征驾驶人可靠性量化结果的方法.该方法由驾驶人反应时间推算差错率.并从驾驶人行为致因理论出发,为处于不同行车阶段的驾驶人筛选不同的可靠性影响因子.仿真结果表明,该量化方法不仅能统计分析驾驶人可靠度,还能描述可靠度与时间的变化关系.分析各影响因子和可靠度的关系.为安全行车提供可行建议. 相似文献