神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法,利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力,通过对海量公交历史调度数据的学习,可以建立公交车到达目的站点的预测模型;通过实时GPS数据,就可以预测车辆到达目的地的大概时间,为建立智能公交调度提供极大方便。     

粒子群神经网络算法在水电工程投资估算中的应用

文章基于粒子群BP神经网络,同时结合水利水电工程等级划分标准建立大型水电工程投资估算模型。并利用MATLAB软件实现了模型的训练与测试。最后对已建水电工程进行了预测。结果表明模型改进了现有水电工程投资估算方法,在水电工程投资估算中具有较高的精度与泛化能力。     

基于GA-BP神经网络的光伏发电功率预测研究

本文分析阐述了BP神经网络算法、GA遗传算法的相关理论知识,并在此基础上,针对GA-BP相结合的算法在光伏发电功率预测方面的应用进行了研究,包括对影响辐照量的因素进行了分析和基于GA-BP的光伏发电模型预测,最后对预测结果进行了分析。     

基于协同神经网络的云通信异常检测方法

云计算和服务的全分布式和开放结构成为潜在入侵者一个更具吸引力的目标,安全是云计算最大的挑战。为了减少安全隐患,提出了基于协同神经网络网络流量动态特性的云通信网络流量异常检测方法,用协同动力学方程与一组序参量来描述云通信网络通信系统的复杂行为,当这个方程式演变时,只有主要因素决定的序参量可以收敛到1,从而检测出异常。文中使用标准的美国国防部高级研究计划局的数据集进行方法性能的评估,实验结果表明,该方法能有效地检测出网络流量异常,并达到较高的检测率和低误报率。     

基于BP神经网络的变压器油路循环系统故障诊断

电力变压器在运行中若过热会引发很多故障,因此,对变压器降温系统进行故障检测是非常重要的。本文针对油浸式变压器的油路循环降温系统故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器油路循环系统诊断应用中的局限性,提出了一种基于BP神经网络算法的油路循环系统故障诊断方法。通过选择足够多的故障样本训练神经网络,达到油路循环系统故障诊断的要求,并通过实例仿真证明了本算法的有效性,为实际中解决油浸式变压器的油路循环降温系统故障提供了理论依据和实验仿真依据。     

基于神经网络的PNN算法在交通标志检测中的应用

交通标志检测技术是实现智能交通系统的关键。查阅诸多文献,文章阐述模式识别的概念,并且给出计算机模式识别的抽象过程。通过对现有交通标志检测框架进行研究,根据交通标志设计之规则,结合概率神经网络,设计了一种基于多层决策树的PNN分类算法模型,并对神经元高斯函数的参数进行改进,最终建立交通标志检测的算法流程。通过实验,对60个交通标志进行晴天、多云以及阴雨三种天气背景下的检测。最后整理实验数据,通过建立图表进行分析和比较,证明该分类器能够实现交通标志检测的功能,达到预期的检测效果。最后,分析了该算法模型还存在的不足之处,也指出了将来研究的方向。     

利用BP神经网络算法优化个性化搜索引擎

本文针对现代人对网络信息检索需求的提高,提出一种利用BP人工神经网络算法优化个性化搜索引擎的方法,使搜索引擎更具智能化、个性化,力图为用户提供最佳的检索结果。     

基于BP神经网络的高校科研能力评价研究

在明确高校科研能力内涵的基础上,分析高校科研能力的构成,提出高校科研能力评价指标.采用BP神经网络对30所高校的科研能力进行评价,测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低.     

基于LMBP神经网络的创业板企业财务绩效评价研究

为了更好地解决创业企业财务绩效指标的赋权问题和综合评价的简化,在建立财务绩效评价指标体系的基础上,提出了基于LMBP神经网络的财务绩效评价系统,最后通过实例验证了该模型对创业板企业财务绩效评价的有效性.     

大学学报

Robocup2D中的战术和建议机制Robocup2D仿真足球赛,是典型的多智能体系统,通过对比赛的研究,探索多个智能体之间的合作与协调的关系.南京邮电大学Apollo队的整体架构采用分层设计模型,就此阐述了Apollo队独特的高层战术内容和建议机制的组成.