城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

基于四层BP神经网络的二相码旁瓣抑制

BP神经网络进行二相码旁瓣抑制时通常采用三层网络结构.研究了四层BP神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用.仿真结果表明,同三层BP神经网络相比,四层BP神经网络的脉压输出性能指标有了进一步的提高.     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

城镇化进程中公路网用地的BP神经网络预测模型

为了合理配置公路网用地,用BP神经网络的方法建立了城镇化进程中公路网用地的预测模型.首先通过分析公路网对城镇化进程的影响,阐明了合理的公路网用地在城镇化进程中的重要性.在用BP神经网络建模的过程中,输入层的神经元采用城镇化率及城镇占地比,输出层的神经元采用公路占地比;根据城镇化水平和公路网发展情况选用德国等7国数据作为1号训练样本,根据土地资源情况选用日本数据作为2号训练样本;预测时可用本区域的历史数据作为3号训练样本;通过MATLAB进行编程运算.最后根据安徽省数据对模型进行了实证分析.BP神经网络预测模型克服了传统线性模型的不足,考虑了土地资源对公路网用地的约束,能够对不同城镇化水平的公路网用地进行预测.     

园林植物空间景观意象设计研究

深入分析了园林植物造景的空间要素内容,提出园林植物造景应向空间设计方向发展,并提出了空间类型及基于意象理论的园林植物造景空间设计。     

基于BP神经网络的黄河口海水入侵程度评价研究

基于BP神经网络,以Cl-、矿化度、电导率和地下水位为黄河口区域海水入侵评价指标,建立了具有8个隐含层节点、3层网络的海水入侵程度评价模型。应用海水入侵程度评价指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,对BP神经网络进行训练和检验,并对黄河口区域的海水入侵程度进行评价。结果表明,BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出一致,黄河口区域海水入侵程度比较严重。     

基于在线支持向量回归算法的短时交通流预测

实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短.     

浅谈园林绿化植物造景

园林植物是园林中建设的重要因素,园林植物配置的科学性、合理性自然影响园林绿化的效果,本文作者根据多年的经验对植物造景在园林绿化中的应用,探讨植物造景的最佳原则。     

甘蔗收获机剥叶性能评价中权重确定的BP网络方法

为了解决甘蔗收获机械剥叶性能评价中权重确定的关键问题,构建了三层前馈BP神经网络,并采用正交试验数据构造训练样本,以提高训练速度及精度．在此基础上通过运用经训练后的BP神经网络的各连接权值,确定了反映各目标因素对评价指标影响程度的权重值．运用BP神经网络方法可确保经确定的权重能如实地及映出各目标因素对评价指标的重要程度．     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

上海新优品种植物在园林造景中的应用研究

推广新优品种植物是园林造景和生物多样性的需要,引过新品种进行植物造景时需要遵循多样性、适生性、美观性与空间造景性相结合的原则,进而本文提出了新优园林植物造景应用中需要注意的事项、植物配置方式,并介绍了适用于上海市的部分新优品种园林植物特征。     

人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.     

基于BP 神经网络的城市道路交通安全评价研究

针对我国城市道路交通安全的现状节,并结合我国道路交通的特点, 提出了采用道路交通安全政策、道路交通安全状况、道路交通安全管理与道路交通事故防控水平等4个方面共13项指标组成的面向城市交通安全可持续发展的评价指标集,建立了基于BP 神经网络的评价模型,并结合实例,分析了其计算方法.该方法对于城市交通安全评价是有效的.     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

常德市校园观赏植物资源调查

通过对常德市校园观赏植物种类分类和利用形式的调查,以及兰科植物在园林植物造景中的应用研究,结果表明,常德市校园观赏植物种类资源非常丰富,种类繁多,现有观赏植物256种,隶属94科,其中木本170种,草本78种,藤本8种.其观赏植物群落结构复杂多样,群落垂直结构有一层、两层、三层和多层,常见的为三层.     

基于BP神经网络的供应商选择研究

供应商的选择在整个物流系统中占有非常重要的地位.本文建立了基于BP神经网络的供应商评价指标体系,给出了BP神经网络的评价模型,并结合算例进行分析.实例证明,该方法是可行的.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

免振捣粉煤灰混凝土抗压强度的神经网络预测

为了解决免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测问题,采用BP神经网络方法通过免振捣粉煤灰混凝土不同配合比训练网络预测其抗压强度,对于BP网络的隐层节点属于不确定层,采用三层结构的BP网络.但隐含单员个数仍未知。在实验过程中将隐含层的神经单元个数作为一个参数试验,结果表明BP神经网络的隐层节点数目对预测精度有较大影响。通过分析得出采用BP神经网络对免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测是可行的。     

基于最小信息准则和BP算法的网络入侵检测

针对网络入侵检测中BP(back propagation)神经网络只能根据经验公式确定隐层神经元个数的问题, 提出一种利用统计学中最小信息准则计算最优的网络结构, 并推导出网络结构的评价公式. 仿真实验结果表明, 经过结构优化后的BP神经网络对于网络入侵检测的准确率明显提高, 平均分类准确率达到90%以上, 算法的整体性能表现优良.     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.