LDPC 码改进型LBP 译码算法研究

针对LDPC(Low Density Parity Check) 码分层( LBP: Layered Belief Propagation) 译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题, 提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低; 同时引入具体参数校正因子和偏移因子, 提升译码性能。仿真结果表明, 改进后的算法相比LBP 算法在计
算复杂度降低的同时, 也提升了译码性能, 从而达到了易于硬件实现的目的。     

基于泊位坐标的无人船自主靠泊仿真研究

针对神经网络自主靠泊控制器只能完成特定港口的靠泊,而无法拓展到其他没有训练数据的泊位这一问题,提出一种以泊位顶点为原点,岸线为y轴的坐标系(泊位坐标系)。采用泊位坐标系中相对位置来训练神经网络控制器,在V.Dragon-5000航海模拟器中选取集装箱船“银河号”,在大连港进行靠泊训练后,成功将靠泊控制器拓展到没有训练数据的深圳蛇口港与新加波樟宜港。仿真验证了采用新建立的坐标系可以拓展神经网络自主靠泊控制器适用范围,减小训练数据所需的成本。     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

关于股票价格的二阶模糊时间序列

由于股票价格的时间序列具有不确定性,股市的真实模型不容易建立,而模糊时间序列在解决模糊性数据和不确定性数据方面具有较大优势;因此,本文首先将数据进行预处理并改进论域划分的方法,然后利用三角隶属度函数进行数据的模糊化处理,再利用模糊化后的数据建立三层BP神经网络,最后,应用广义的逆模糊数公式将预测模糊集进行逆模糊化,从而得到预测结果.应用本文方法对印度国家银行(SBI)股票价格和Alabama 大学的入学人数进行预测,预测结果精度较高.     

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

针对传统公交车服务质量评价方法的局限性,提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组,建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法,得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究,结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时,降低了主观评价的随意性,给出了特定公交线路服务质量改进方向.     

美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

高压电缆移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制

为提高高压输电线路移动作业机器人作业过程的自动化程度及作业效率,在电磁传感器定位作业区的基础上,提出了一种基于BP网络和视觉伺服相结合的移动作业机器人机械手双闭环自主定位控制方法,并设计了双闭环定位控制系统,其中一个闭环采用BP网络求解机械手的逆运动学实现机械手的粗定位,另一个闭环通过视觉伺服获取特征参数实现机械手的精定位,通过粗定位和精定位相结合的方式实现作业机械手与作业对象的自主精准定位与对接控制.仿真实验将作业机械手与螺栓螺母的对准运动控制过程分解为X,Y,Z 3个方向的定位控制,通过控制算法的调节,3个方向的误差以较快的速度和较高的精度收敛到理想值,并且算法对于不同线路参数结构的引流板具有较强的适应性,满足了特种作业机器人控制实时性、稳定性及对于不同线路结构的自适应性的设计要求.通过引流板螺栓紧固现场作业试验验证了本文所提出方法的有效性和工程实用性.      

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

ANN-CA模型改进及城市用地动态模拟

针对传统ANN-CA(artificial neural network—cellular automata)模型在城市动态模拟中用地转换阈值确定繁琐以及全局模拟效果不佳的问题?以ArcGIS和Matlab2012b为开发平台,构建了一个“自上而下”和“自下而上”相结合的改进模型,以重庆市南岸区为例进行土地变化模拟,对比模型改进前后的模拟效果并讨论邻域设置对模型精度的影响?结果显示,改进后模型的模拟结果不论是精度还是Kappa系数都高于传统模型的模拟结果,而且改进后模型转换阈值的设置方便灵活,无需经过多次试验来获取,随着邻域设置范围的增大,模型的模拟精度也得到一定的改善?     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。