交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的评价方法

将灰色关联决策方法引入黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的系统评价中,为黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的确定提供更加客观和科学的依据。     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

工业固体废弃物产生量的灰色GM(1,1)预测

以宁国市近几年来工业固体废弃物的产生量为基础,应用灰色系统中的GM(1,1)模型理论,建立了工业固废产生量的GM(1,1)预测模型,预测了宁国市未来几年工业固废产生量的变化趋势,从而为环境管理提供了科学的依据。     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

具有连续分布时滞的双向联想记忆神经网络的全局稳定性

研究了具有连续分布式时滞的双向联想记忆神经网络的平衡点的全局稳定性问题. 在对神经元的激励函数的两种较宽松的假设下, 应用Lyapunov泛函法及不等式分析技巧获得了全局渐近稳定性的两个新的充分条件. 该结果推广了有关文献中已有的结论, 数值仿真的例子证明了其有效性.     

变时滞反应扩散Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用拓扑度理论和广义Halanay不等式研究了变时滞反应扩散Hopfield神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性. 给出的判别指数稳定性的代数判据易于验证,具有广泛实用性,推广和改进了现有文献中的一些结果.     

三维灰趋势面分析法在瓦斯涌出量预测中应用

生产现场表明：在一定的地质范围内，矿井瓦斯涌出量的变化是呈一种逐渐的趋势性变化，而不是忽高忽低毫无规律变化的，因而可以用一个三维灰趋势面来描述其变化规律。本文介绍了灰趋势面分析法这种新的矿井瓦斯涌出量预测方法的建模机理和预测思路，并以湖南涟邵矿务局洪山殿矿蛇行山井四煤为例，进行了实际应用，在此基础上，绘制了井四煤层瓦斯涌出量分布的三维灰色趋势曲面，取得了优越于其他预测方法的结果。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。