模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在公路規(guī)費實時稽查管理中的應(yīng)用

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測——針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題，將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出表達為輸入、輸出停息的模糊數(shù)隸屬度，建立了一種基于模糊神...

針對高速公路隧道施工系統(tǒng)的安全評價問題,將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合,研究建立了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。闡明了評價系統(tǒng)的工作原理及實現(xiàn)方法。利用歷史樣本數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)模型進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測試,工程實例結(jié)果顯示,評價精度滿足工程應(yīng)用要求。該評價模型具有對環(huán)境變化的自學(xué)習(xí)能力,對權(quán)值進行調(diào)整,動態(tài)地評價公路隧道施工系統(tǒng)的安全狀態(tài),是公路隧道施工安全評價方法中的一種新的評價方法。

為了有效解決網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障,結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的故障檢測算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).該算法根據(jù)特征信息熵建立了故障檢測評價方法和最小偏差的優(yōu)化模型,設(shè)計了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層和解模糊層,并且給出了具體的算法流程.通過建立網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,深入分析了影響fdd-fnn算法的關(guān)鍵因素,同時對比研究了fdd-fnn算法與其他算法的性能情況,結(jié)果表明fdd-fnn算法具有較好的適應(yīng)性.

針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題,將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),把對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出表達為輸入、輸出信息的模糊數(shù)隸屬度,建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑施工變形預(yù)測模型.結(jié)果表明,利用模糊度隸屬函數(shù)對基坑施工進行動態(tài)控制具有較好的實用效果.

運用線性二次型經(jīng)典最優(yōu)控制算法獲得學(xué)習(xí)樣本,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法訓(xùn)練產(chǎn)生模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù),設(shè)計模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,通過某結(jié)構(gòu)地震波作用下振動控制的數(shù)字仿真,表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地應(yīng)用到結(jié)構(gòu)控制中。

提出了一種用于運動目標檢測的基于ｂｐ算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過實驗證明了將之應(yīng)用于運動目標的信號檢測與裝置故障診斷的正確性。

針對變頻空調(diào)常規(guī)模糊控制系統(tǒng)的隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的獲取受限于專家經(jīng)驗的問題,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)能力強的特點,將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對空調(diào)的控制系統(tǒng)進行改進,并據(jù)此設(shè)計模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,在此基礎(chǔ)上進行了理論分析和模擬實驗,驗證了這一控制系統(tǒng)的有效性。

紅外圖像中的微弱目標檢測與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點。針對紅外圖像中微弱目標灰度的統(tǒng)計特點以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自適應(yīng)噪聲消除的應(yīng)用,提出一種基于增強型動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于紅外圖像噪聲消除。經(jīng)過自適應(yīng)噪聲消除后,可有效的有自動閾值門限分割法進行微弱目標檢測。

文章提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法應(yīng)用于ｉｂ系統(tǒng)的聯(lián)動控制，有效地解決了傳統(tǒng)單一閾值控制逄法難以達到的復(fù)雜控制問題。這種ｆｎｎｃ控制器可以根據(jù)實際需要進行學(xué)習(xí)，具有很強的適應(yīng)能力。

礦山企業(yè)職工工傷事故頻率是礦山安全生產(chǎn)目標管理的重要指標之一,反映了礦山生產(chǎn)系統(tǒng)的安全狀態(tài),其變化是個隨機過程,具有典型的非線性特征.簡述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的特點及其建模過程,并針對礦山企業(yè)安全狀態(tài)的復(fù)雜性,將其應(yīng)用于企業(yè)職工工傷事故頻率預(yù)測中.經(jīng)檢驗,模型的精度良好,預(yù)測結(jié)果可靠,有利于礦山企業(yè)發(fā)現(xiàn)和掌握安全生產(chǎn)規(guī)律,以及對生產(chǎn)的未來狀態(tài)做出科學(xué)的定量預(yù)測.通過一個實例,計算并分析計算結(jié)果,驗證了該模型的有效性和可行性.

近些年來,伴隨著我國公路事業(yè)的蓬勃發(fā)展,公路工程建設(shè)的數(shù)量和規(guī)模日益增加。而公路工程造價估算作為公路工程建設(shè)的重要前提以及公路工程管理的重要組成部分,其在公路建設(shè)中的地位也日益突顯,合理的工程造價估算可以有效提高工程施工單位投資決策的科學(xué)性。而基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價估算方法可以有效的克服傳統(tǒng)工程造價估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造價估算的合理性和科學(xué)性。本文從公路工程造價的相關(guān)概念談起,然后對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念給予了深入淺出的說明,最后就公路工程造價估算中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進行了全面的說明。

近些年來,伴隨著我國公路事業(yè)的蓬勃發(fā)展,公路工程建設(shè)的數(shù)量和規(guī)模日益增加。而公路工程造價估算作為公路工程建設(shè)的重要前提以及公路工程管理的重要組成部分,其在公路建設(shè)中的地位也日益突顯,合理的工程造價估算可以有效提高工程施工單位投資決策的科學(xué)性。而基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價估算方法可以有效的克服傳統(tǒng)工程造價估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造價估算的合理性和科學(xué)性。本文從公路工程造價的相關(guān)概念談起,然后對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念給予詳細的說明,最后就公路工程造價估算中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用進行了說明。

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首先在對供熱負荷預(yù)測算法的發(fā)展現(xiàn)狀主要成果闡述的基礎(chǔ)上,對影響供熱預(yù)測因素采用模糊量化的方式進行研究處理,并由此推斷將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于供熱負荷預(yù)測可以得到良好的效果.研究模型的設(shè)計核心是bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即將模糊量化后的影響因素作為系統(tǒng)的輸入值,去調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,從而得到預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)模型.建立預(yù)測模型和預(yù)測策略后,可以采用matlab科學(xué)計算軟件開發(fā)程序?qū)︻A(yù)測模型效果進行模擬仿真,結(jié)果表明,預(yù)測的結(jié)果能夠滿足要求,相對誤差在合理的范圍內(nèi),并且模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比單純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有更好的預(yù)測精度和魯棒特性,從而達到節(jié)能的目的.且適應(yīng)性強,可以應(yīng)用到類似的供熱工程上.

對不確定混沌系統(tǒng)的控制問題,研究了基于權(quán)值直接確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wddfnn)的插值補償控制方法。建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的wddfnn,并使用wddfnn實現(xiàn)對混沌系統(tǒng)的辨識,然后使用wddfnn模型對混沌系統(tǒng)進行模糊插值補償控制?；趌yapunov穩(wěn)定性理論,證明混沌系統(tǒng)在所提最優(yōu)控制律作用下是漸進穩(wěn)定的。仿真實驗表明,該控制方法既可以實現(xiàn)快速跟蹤任意參考信號,又可以有效抑制參數(shù)攝動、外部干擾,控制精度較高。

基于補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷研究——選擇反映制冷系統(tǒng)故障狀態(tài)的熱力參數(shù)集組成特征向量，并對其進行模糊化處理，利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障狀態(tài)與熱力參數(shù)特征向量之間的映射關(guān)系。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和補償模糊邏輯相結(jié)合，采用動態(tài)、全局優(yōu)化的運算，...

本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建筑結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識方法。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性映射能力與學(xué)習(xí)能力以實測的結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)數(shù)據(jù)建立起結(jié)構(gòu)的動力特性模型。不但可以克服以往傳統(tǒng)與智能辨識方法中存在的種種弊病，而且還將土一結(jié)構(gòu)相互作用以及結(jié)構(gòu)自身非線性對結(jié)構(gòu)動力特性的影響考慮在內(nèi)，使得結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識更具客觀性。具有物理意義明確，可擴展性強，能夠用于實時在線控制與健康診斷等優(yōu)點。

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價格評估提供了科學(xué)的方法。

提出采用模糊處理與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，有效地實現(xiàn)對建筑物變形的短期預(yù)測，并用實例加以驗證說明。

為了克服傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度差,易陷入局部極值的缺陷,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。利用模糊粗糙集通過歷史負荷數(shù)據(jù)信息的模糊化替代負荷變化的離散化,快速尋找出樣本數(shù)據(jù)間的連續(xù)屬性的信息,將其與傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對熱負荷進行預(yù)測。實驗結(jié)果表明:該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的相對誤差很小不超過2%,在短期負荷預(yù)測方面具有的優(yōu)越性。

智能家居中的環(huán)境因素對人體有著不容忽視的影響,智能家居環(huán)境舒適度已成為智能家居評估指標中重要的一項,通過對智能家居監(jiān)測系統(tǒng)信息融合技術(shù)進行研究,運用結(jié)合模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)點的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對智能家居監(jiān)測系統(tǒng)采集的各環(huán)境因素進行處理分析,從而能夠智能有效的提高人們的室內(nèi)生活質(zhì)量。