基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究 沈小军
基于L V Q神经网络
的交通拥堵预测研究
沈小军陈 峻王 晨
东南大学，交通学院，南京 210096
摘 要：面对大量的交通参数数据，如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息，提出了基于学习向量量化(LVQ)神经网络的交通拥堵预测模型。通过使用Matlab7.3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练，最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类，通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况。最后，给出算例进行网络训练和测试，训练结果表明，运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果，具有一定的现实意义。
关键词：学习向量量化神经网络；交通拥堵；预测；Matlab
中图分类号：U491.2+65 文献标识码：A 文章编号：1672-4747（2009）03-0097-06
Prediction of Traffic Congestion
Based on L VQ Neural Network
SHEN Xiao-Jun CHEN Jun WANG Chen
School of Transportation，Southeast University，
Nanjing 210096，China
Abstract：For a large number of traffic parameter data, it is an important issue that how to set up an efficient model of classification and prediction to identify the congestion state as soon as possible. The article provided a model to predict traffic congestion based on the learning vector quantization neural network by using the traffic parameters such
收稿日期：2008-11-26.
基金项目：“十一五”国家科技支撑计划（2006BAJ18B01）和国家高技术研究发展计划（2008AA11Z201）。
作者简介：沈小军（1985?），男，江苏海门人，东南大学交通学院硕士研究生，研究方向为交通规划与管理。
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98 = 输入向量元素的数目；
1
S = 竞争层神经元的数目； = 线性层神经元的数目
输入竞争层竞争层
线性层
基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究沈小军等
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交通运输工程与信息学报 2009年第3期检测器1 检测器2
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基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究沈小军等
图4 训练曲线
Fig.4 LVQ training curve
网络的输出来实现的。随机输入一组正常状态下的
维数据向量进行测试，程序如下：P = [81; 11; 0.13; 74;
12; 0.06]；a = vec2ind(sim(net,p))
结果显示a = 1，属于第一类，这与事实是符合的。
测试表明，对于训练好的网络能够得到很好的预测结
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关于解决城市交通堵塞问题的数学模型的探究
城市交通拥阻的分析与治理 摘要 随着经济的高速发展和城市化进程的加快，机动车拥有量急剧增加。城市道路交通拥堵问题成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一，严重影响着城市的可持续发展和人们的日常工作与生活。快速、准确地发现路网中发生的交通拥堵，并估计出拥挤在未来一段时间内的扩散范围和持续时间，对于制定合理有效的交通拥挤疏导策略具有重要意义。 本文通过调查洛阳市中州中路与定鼎路交叉口车流量与红绿灯的设置等情况，发现此路口南北方向的车辆主要是由关林与洛阳站方向的往返车辆，东西方向的车辆主要是由中央百货大楼与老城方向的往返车辆，且南北方向的车流量大于东西方向的车流量。 模型一，通过我们的调查发现，造成此路口交通拥堵的原因之一是黄灯时间较短，黄灯时间只有3秒，这样会造成有些车辆因来不及停车而越过十字路口的停车线, 又由于红灯亮了而过不了路口, 故而造成交通混乱。针对此问题，我们在力学与动力学原理的基础上，提出一种调整黄灯时间的模型，利用微分方程列出黄灯时间的求解公式，并计算出黄灯闪亮的最佳时间为7秒。 模型二，道路的增长速度跟不上车辆增长速度，这就导致了车辆静止平均密度逐年增大，结果花费了大量人力物力财力修路架桥，但换来的不是交通顺畅，而是越来越严重的交通拥挤。针对此现象，我们以交通工具为研究对象，运用线性规划方法并结合LINGO软件，得出人们出行选用自行车和大型机动车有利于缓解当前交通拥堵现象。 模型三，为了使交通部门有充分的时间来预防交通拥堵，应该在交通流高峰到来之前做出预测, 进而采取及时的措施并通过交通控制系统削减交通流高峰、避免拥堵的发生，我们采用径向基函数预测功能的神经网络[5],对十字路口的车流量进行实时预测，应用MATLAB软件编程[4]预测出交通高峰期可能通过每个路口的车流量，从而可以给交通部门提供数据，让他们有更充分的时间预防交通拥堵的发生。 关键词：微分方程;线性规划;神经网络; LINGO; MATLAB
交通拥堵解决方案
交通拥堵解决方案设计 2013年5月21日
目录 一、拥堵判断 (3) 1. 视频内容分析 (3) 2. 车速大小分析 (3) 3. GPS 信息分析 (3) 4. 交通事故报警 (4) 二、应用过程 (4) 1. 预案联动 (4) 2. 信息传递 (4) 三、交通疏导 (5) 1. 交通诱导牌 (5) 2. 红绿信号灯 (5) 3. 现场交警协助 (6) 4. 视频分析 (6) 5. 拥堵预测 (6) 四、事后处理 (7) 1. 拥堵解除 (7) 2. 应急宣传 (7) 3. 梳理流程 (7)
一、拥堵判断 1.视频内容分析 视频监控是实时查看交通状况的最好方式，直观呈现道路拥堵情况，基于视频图像智能应用，可以部署200万像素红外高清摄像机，在高清摄像机视频图像中，按照道路范围进行规制划定，根据视频区域内车辆密度，采用视频算法进行智能分析，在3个红绿灯后，仍无密度无明显变化，则产生拥堵告警，向应用平台发送拥堵告警消息。 2.车速大小分析 车速检测由环形速度检测器检测，在路段下铺设检测器，捕捉通过该路段车速大小，依据车速大于该路段的平均车速，则该路段空旷，车速接近平均车速，则属于正常，车速小于平均车速，则可以显示为拥堵，而拥堵产生后，及时向应用平台发送拥堵告警信息。 3.GPS 信息分析 GPS信息获取从出租车，公交车上获取，获取GPS车辆所在地点，当时速度信息，当该路段GPS信号大量聚集，越来越密集，且 GPS显示车辆长时间移动缓慢，正常速度下3个红绿灯未能明显变化，则判断为拥堵。
4.交通事故报警 发生车辆事故，由事故和事故发生现场勘查，引起街道拥堵，求助者电话判断拥堵。 二、应用过程 1.预案联动 2.1.1．指挥中心值班客户端接收视频报警信息，同时间多 个路段发生拥堵报警，依照报警时间，对报警摄像头按照报警 时间先后分组，形成路段拥堵报警列表。 2.1.2．报警列表中，每行信息按照报警摄像头名称，时间， 该路段平均车速，GPS车辆GPS信息，所属管辖片区，片区负 责人信息和联系方式形成。 2.1.3．获取报警摄像头所在路段就近摄像头，分析视频内 容。 2.1.4．调阅实时视频内容，查看路面车辆通行情况，检测 该路段车速信息，gps数量信息，3个红绿灯无明显变化则初 步确认为拥堵路段。 2.1.5．拥堵路段信息上报值班领导，由领导确认，然后向 外界发布该路段为拥堵的信息。 2.信息传递 2.2.1.指挥中心值班客户端地图上调看警力部署图，对已
自动化工程案例分析
《自动化工程案例分析》课程总结报告 时光如白驹过隙，转眼间，大学已经步入了第四年的光景。短暂的回眸，激荡起那一片片的涟漪，却才开始发现，案例分析，在我心中挥之不去，留下了难以磨灭的记忆。四位老师的倾情传授，为我们的大学生涯留下的不止是斑驳的光影，还有那一缕盘旋不去的温情。 四位老师给我们深入浅出地讲解了很多详细的实例，这些例子和我们所学的知识相互印证，加深了我们对专业知识的了解。也让我们对毕业后的工作方向有了一个更直观的认识，让我们更加有勇气，更加自信的面对即将到来的工作或者是研究生的学习生涯。 叶老师给我们演示的是“中石化某油库计量系统”。首先叶老师讲了背景：中国石化担负着保障国家能源安全的重要责任,一年的原油加工量约为亿吨,其中原油依赖进口,因此,如何降低原油的采购运输成本成为了影响企业生产经营效益的重要问题。原油运输大型化或者原油运输管道化已成为中国石化降低原油输送成本的主要手段。国外的油库管理中已经引入了先进的工业控制技术、网络技术、数据库技术等,对油库日常的收发油品作业、储油管理、油库监控系统等进行全方位的综合管理。而我国的油库自动化技术与国际先进水平相比还是有一定的差距。各种计量仪表的精度较低,稳定性较差,控制系统的控制精度比较低,信息化管理水平不够健全。我国的油库自动化控制和管理系统曾经历了一个较长的发展时期,各种系统操作方式各异,水平也参差不齐,其中还存在着许多人工开票、开阀、手动控泵的原始发油手段。这些系统一方面是可靠性不高,影响油库的经济效益另一方
面没有运用现代化信息技术使有关人员能够方便及时的了解现场的实时运行情况以及历史生产信息,不能为生产调度决策提供可靠的数据依据,同时也不利于提高整个企业的科学化管理水平。 自动化项目浏览： 油库监控自动化系统 原油调合自动化系统 选矿自动化系统 嵌入式项目浏览： 智能防溜系统 海关油气液体化工品物流监控系统 综合项目要求，从整个系统分析，我们需要： 自动化/嵌入式项目浏览 投标与方案 监控系统设计 监控系统调试 监控系统验收 项目管理 油库是储存和供应石油产品的专业性仓库,是协调原油生产和加工、成品油运输及供应的纽带。长期以来,我国油库数据采集工作中的许多操作都是采用人工作业的方式。一方面,不仅工作效率低,而且容易出现人为因素造成的失误另一方面,也不便于有关人员及时了解现场的实时运行情况,不利于提高企业的规范化管理水平。随着自动化
基于BP神经网络预测模型指南
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
第五章贝叶斯估计
第五章贝叶斯统计 5.1 简介 到目前为止，我们已经知道了大量的不同的概率模型，并且我们前面已经讨论了如何用它们去拟合数据等等。前面我们讨论了如何利用各种先验知识，计算MAP参数来估计θ=argmax p(θ|D)。同样的，对于某种特定的请况，我们讨论了如何计算后验的全概率p(θ|D)和后验的预测概率密度p(x|D)。当然在以后的章节我们会讨论一般请况下的算法。 5.2 总结后验分布 后验分布总结关于未知变量θ的一切数值。在这一部分，我们讨论简单的数，这些数是可以通过一个概率分布得到的，比如通过一个后验概率分布得到的数。与全面联接相比，这些统计汇总常常是比较容易理解和可视化。 5.2.1最大后验估计 通过计算后验的均值、中值、或者模型可以轻松地得到未知参数的点估计。在5.7节，我们将讨 论如何利用决策理论从这些模型中做出选择。典型的后验概率均值或者中值是估计真实值的恰当选择，并且后验边缘分布向量最适合离散数值。然而，由于简化了优化问题，算法更加高效，后验概率模型，又名最大后验概率估计成为最受欢迎的模型。另外，通过对先验知识的取对数来正 则化后，最大后验概率可能被非贝叶斯方法解释（详情参考6.5节）。 最大后验概率估计模型在计算方面该方法虽然很诱人，但是他有很多缺点，下面简答介绍一下。在这一章我们将更加全面的学习贝叶斯方法。 图5.1（a）由双峰演示得到的非典型分布的双峰分布，其中瘦高蓝色竖线代表均值，因为他接近 大概率，所以对分布有个比较好的概括。(b)由伽马绘图演示生成偏态分布，它与均值模型完全不同。 5.2.1.1 无法衡量不确定性 最大后验估计的最大的缺点是对后验分布的均值或者中值的任何点估计都不能够提供一个不确定性的衡量方法。在许多应用中，知道给定估计值的置信度非常重要。我们在5.22节将讨论给出后验估计置信度的衡量方法。 5.2.1.2 深耕最大后验估计可能产生过拟合
贝叶斯预测模型
贝叶斯预测模型 贝叶斯预测模型的概述 贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测.贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的统计预测方法是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法。在做统计推断时，一般模式是： 先验信息+总体分布信息+样本信息→后验分布信息 可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。这里以美国1960—2005年的出口额数据为例，探讨贝叶斯统计预测方法的应用。 [编辑] Bayes预测模型及其计算步骤 此处使用常均值折扣模型，这种模型应用广泛而且简单，它体现了动态现行模型的许多基本概念和分析特性。 常均值折扣模型 对每一时刻t常均值折模型记为DLM{1，1，V，δ}，折扣因子δ，O<δ 推论2：μt的后验分布()～N [m t，C t]，其中m t = m t? 1 + A t e t,C t = A T v t,A t = R t / Q t,e t = y t? f t 由于Rt=Ct-1+Wt=Ct-1/δ,故有W? t = C t? 1(δ? 1? 1) 其计算步骤为： (1)R t = C? t/ δ；(2)Q t = R t + V； (3)A t = R t / Q t；(4)f t? 1 = m t? 1； (5)e t? y t? f t? 1；(6)C t = A t V； (7)m t? m t? 1 + A t e t [编辑] 计算实例 根据The SAS System for Windows 9．0所编程序，对美国出口额(单位：十亿元)变化进行了预测。选取常均值折扣模型和抛物线回归模型。 美国出口额的预测，预测模型的初始信息为m0=304，Co=72，V=0.Ol，δ=0.8得到的1960—2006年的预测结果。见表2中给出了预测的部分信息(1980—2006年的预测信息)。 2019英语六级翻译预测及解析：交通拥堵 请将下面这段话翻译成英文： 交通拥堵是世界各国普遍面临的问题。近年来，我国城市化水平空前加快，大中城市交通拥堵问题尤其突出，交通阻塞已由局部向大范围蔓延。这不但影响了城市生活的效率和质量，而且带来了环境污染、能源紧张等一系列经济社会问题，严重制约了城市的发展。要想解决这个问题，良好的公共交通是必不可少的。实行低票价政策，是实现公交优先的基本保证。从长远来看，则要大力发展轨道交通(rail transportation)，降低路面拥堵。 参考翻译 Traffic jam has been a problem shared by all countries around the world.In recent years,the urbanization of China reaches an unprecedented level,which leads to especially prominent traffic jam in large and medium-sized cities.The problem of traffic jam has extended from part to a wide range.Traffic jam not only affects the efficiency and quality of uiban life,but also causes a series of economic and social problems like environmental pollution and energy deficiency,which greatly restricts the development of cities.To solve the problem,well-organized public transportation is indispensable.Low ticket price is the basic guarantee of priority of public transportation.In the long term,we must vigorously develop rail transportation to lessen traffic jam. 参考翻译 交通流预测方法 随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。 交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。 预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。 短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。 历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。 时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。 神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法 非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。 鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。 交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。 几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时， 模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价 一、案例背景 1、模糊数学简介 模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。 模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。 模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。 假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。 将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模 关于贝叶斯估计方法学习感想及看法 经过半学期的课程学习，终于在参数估计这部分内容的学习上有了个终结。参数估计方面的学习主要分了经典学派的理论和贝叶斯学派的理论。在参数估计上经典学派运用的是矩法和极大似然估计，贝叶斯学派用的当然就是Bayes 估计。经典学派的学习在本科学习比较多，而Bayes 方法对我来说算是个新知识，在此只对Bayes 统计方法做个小结，然而由于知识有限性，只能粗略地从讲义中对Bayes 估计总结点观点出来。 贝叶斯统计中除了运用经典学派的总体信息和样本信息外，还用到了先验信息，其中的两个基本概念是先验分布和后验分布。 1，先验分布，总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。 2，后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，可以用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及本分布。可以看出Bayes 统计模型的特点是将参数θ视为随机变量，并具有先验分布H(θ)。Bayes 统计学派与经典学派的分歧主要是在关于参数的 认识上的分歧，经典学派视经典学派视θ为未知常数；而Bayes 学派视θ为随机变量且具有先验分布为随机变量且具有先验分布。两个学派分歧的根源在于对于概率的理解。经典学派视概率为事件大量重复实验频率的稳定值；而Bayes 学派赞成主观概率，将事件的概率理解为认识主体对事件发生的相信程度。个人认为将θ视为随机变量且具有先验分布具有实际意义，这也算Bayes 学派在二百年时间不断发展的一个前提。 然后用数学计算的观点来看看Bayes 估计： 一切估计的目的是要对未知参数θ作统计推断。在没有样本信息时，我们只能依据先验分布对θ作出推断。在有了样本观察值1(,,)n X x x = 之后，我们应依据(,)h X θ对θ作出推断。若把(,)h X θ作如下分解： ()(,)|()h X X m X θπθ= 其中()m X 是X 的边际概率函数： ??ΘΘ ==,)()|(),()(θθπθθθd X p d X h X m 它与θ无关，或者说)(X m 中不含θ的任何信息因此能用来对θ作出推断的仅是条件分布)|(X θπ，它的计算公式是：)|(X θπ=(,)h X θ/()m X 。 贝叶斯统计学关键是首先要想方设法先去寻求θ的先验分布h （θ），先验分布的确定方法有客观法，主观概率法，同等无知原则，共轭分布方法，Jeffreys 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a616976721.html, 公路交通拥堵现象的建模与分析 作者：陆睿得 来源：《科学家》2017年第11期 摘要公路交通的便利程度直接影响着社会经济的发展步伐，随着我国汽车保有量的增加，道路交通的拥堵问题日益严重。通过对交通拥堵现象的观察，本文对该问题进行了理论建模。相对于经典的模型，该理论模型的计算结果更加符合人们的日常经验。此外，我们还分析了车祸等因素对交通的影响，并根据计算结果提出了几种解决拥堵现象的可能方案。 关键词道路；拥堵；车流量；车祸 中图分类号 U4 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）11-0023-02 “要致富，先修路”的顺口溜说明了一个朴素的道理：公路交通的便利可以降低运输成本，促进不同地区之间的合作交流，吸引外来投资，并促进社会经济健康发展。近些年来，国家对于公路建设的重视程度不断提高，在高速公路建设方面尤为突出，比如，2016年全国新增高 速公路里程达到4 500千米，相当于北京到上海距离的3.7倍。 伴随着城市化进程的加快，城市人口的暴增引发了严重的交通问题。资料显示，我国市区的汽车行驶平均速度已经从60年代的25km/h～30km/h下降到了现在的10km/h～15km/h[1]。交通的拥堵不仅增加了人们出行的成本，制约了社会发展的步伐，降低了道路建设的效用，更带来了巨额的经济损失。只有深刻理解道路拥堵问题产生的原因，我们才能对症下药，提出合理的解决对策。因此，建立有效描述道路拥堵现象的理论模型是非常必要的。 通过观察车辆在道路上的运行规律，本文建立了道路拥堵的理论模型，并用该模型的结果与前人的经典理论进行了比对。基于本文的理论模型，还进一步分析了影响车流量的因素，提出了几种降低道路拥堵的可能方案。 1 拥堵现象的理论建模 为了描述道路拥堵现象，我们需要考虑总车流量Q，平均车流速度v和车流密度K这几个量之间的关系。根据车流现象的物理过程，我们有： （1） 当道路拥堵（即车流密度较大）时，车流速度v较慢；反之当道路车辆较少（即车流密度较小）时，车速较快。描述该现象的一个经典理论模型为Greenshield模型[2-3]，它假设车流密度K与车流速度v之间存在线性关系，且当道路上车流密度K最大时，车行速度v为0。如图 1（a）所示，该关系可写为： Workbench高级工程实例分析培训 第1例：齿轮动态接触分析 该实例系统讲解模型的导入，接触设置，齿轮实现转动的方法和原理解释，并给学员演示空载荷负载作用下的齿轮结构的应力计算比较。 图1 斜齿轮接触的有限元模型 图2 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（空载） 图3 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（负载200N.m） 第2例：过盈装配结构分析 该实例会系统讲解过盈装配结构的应力分析方法。不同设置过盈量的计算结果比较和讨论设置过盈量的合理方法，摩擦系数，旋转速度对过盈装配应力的影响。 图4 过盈量为0.00005m时的等效应力（转速=0）图5 过盈量为0.00005m时的接触应力（转速=0） 图6 过盈量为0.00005m 时的等效应力（转速=4000） 图7 过盈量为0.00005m 时的接触应力（转速=4000） 第3例：液压阀结构的分析 该实例会讲解施加随空间变化的压力载荷和系统分析接触设置对求解的影响，并给出如何合理选取接触参数来实现较为准确的求解。 图8 变化压力载荷分布云图 图9 接触压力云图（摩擦系数=0.1，增强拉格朗日算法） 第4例：发动机活塞机构的多体动力学分析 该实例会讲解如何为多体设置驱动力和约束多体之间的运动关系的方法，并讲解柔性体的多体动力学分析和刚-柔耦合的多体动力学分析。 图10 0.12s时刻的等效应力云图（柔性体）图11 1.17s时刻的等效应力云图（柔性体） 图12 0.12s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）图13 1.17s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）第5例：薄壁结构的非线性屈曲分析 该实例会讲解如何在Workbench环境下完成薄壁结构的非线性屈曲分析并获得非线性屈曲载荷的方法，研究不同初始缺陷，弹塑性对非线性屈曲载荷的影响。 基于L V Q神经网络 的交通拥堵预测研究 沈小军陈 峻王 晨 东南大学，交通学院，南京 210096 摘 要：面对大量的交通参数数据，如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息，提出了基于学习向量量化(LVQ)神经网络的交通拥堵预测模型。通过使用Matlab7.3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练，最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类，通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况。最后，给出算例进行网络训练和测试，训练结果表明，运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果，具有一定的现实意义。 关键词：学习向量量化神经网络；交通拥堵；预测；Matlab 中图分类号：U491.2+65 文献标识码：A 文章编号：1672-4747（2009）03-0097-06 Prediction of Traffic Congestion Based on L VQ Neural Network SHEN Xiao-Jun CHEN Jun WANG Chen School of Transportation，Southeast University， Nanjing 210096，China Abstract：For a large number of traffic parameter data, it is an important issue that how to set up an efficient model of classification and prediction to identify the congestion state as soon as possible. The article provided a model to predict traffic congestion based on the learning vector quantization neural network by using the traffic parameters such 收稿日期：2008-11-26. 基金项目：“十一五”国家科技支撑计划（2006BAJ18B01）和国家高技术研究发展计划（2008AA11Z201）。 作者简介：沈小军（1985?），男，江苏海门人，东南大学交通学院硕士研究生，研究方向为交通规划与管理。 97 BP 网络用于催化剂配方建模--MATLAB 实例 本例是《人工神经网络理论、设计及应用》（第二版）中BP 网络应用与设计的例子，现用MATLABF 仿真。 介绍：理论上已经证明，三层前馈神经网络可以任意精度逼近任意连续函数。本例采用BP 神经网络对脂肪醇催化剂配方的实验数据进行学习，以训练后的网络作为数学模型映射配方与优化指标之间的复杂非线形关系，获得了较高的精度。网络设计方法与建模效果如下： （1）网络结构设计与训练首先利用正交表安排实验，得到一批准确的实验数据作为神经网络的学习样本。根据配方的因素个数和优化指标的个数设计神经网络的结构，然后用实验数据对神经网络进行训练。完成训练之后的多层前馈神经网络，其输入与输出之间形成了一种能够映射配方与优化指标内在联系的连接关系，可作为仿真实验的数学模型。图3.28给出针对五因素、三指标配方的实验数据建立的三层前馈神经网络。五维输入向量与配方组成因素相对应，三维输出向量与三个待优化指标[脂肪酸甲脂转化率TR（%）、脂肪醇产率Y （%）和脂肪醇选择性S (%)]相对应。通过试验确定隐层结点数为4。正交表安排了18OH OH 组实验，从而得到18对训练样本。训练时采用了改进BP 算法： ) 1()(??+=?t W X t W αηδ（2）BP 网络模型与回归方程仿真结果的对比表3.3给出BP 网络配方模型与回归方程建立的配方模型的仿真结果对比。其中回归方程为经二次多元逐步回归分析，在一定置信水平下经过F 检验而确定的最优回归方程。从表中可以看出，采用BP 算法训练的多层前馈神经网络具有较高的仿真精度。 表3.3注：下标1表示实测结果，下标2表示神经网络输出结果，下标3表示回归方程 以下是具体操作： 编号A/Cu Z n/C u B/Cu C/Cu Mn/Cu T R1/% 1 T R2/% T R3/% Y OH 1/%Y OH 2/% Y OH 3/% S OH 1/% S OH 2/% S OH 3/% 10.050.130.080.140.0494.594.62 83.8396.3 96.56 95.9897.8 97.24 102.8320.0650.070.120.160.0288.05 88.0592.4375.575.97 76.5 86.586.68 79.6530.08 0.190.080.060.060.25 60.4382.0340.2141.4344.8796.2595.3681.9240.0950.110.060.160.0493.05 93.1194.3197.3196.29105.4399.3 99.39 103.0850.11 0.050.020.060.0294.65 94.7285.7988.5588.0677.8995.297.49 87.1260.1250.170.00.140.096.05 95.9697.0895.5 96.69 105.4399.599.52 104.7170.14 0.090.160.040.0461.00 61.1365.3959.7258.954.76 67.3569.1 73.52 80.1550.030.120.140.0270.40 70.3980.4437.5 41.83 46.3652.2551.3871.4590.17 0.150.10.040.083.383.32 70.2282.8580.4659.5 99.2 96.53 74.3 100.050.070.060.120.0584.585.27 70.2290.9 90.46 91.5195.997.87 92.75110.0650.190.040.020.0369.569.45 80.7761.865.03 55.2288.292.41 98.44120.08 0.130.00.120.0194.55 95.694.75 97.695.74 92.4499.697.93 101.65130.0950.050.160.020.0570.95 69.5192.8862.5460.452.5 60.162.63 68.12140.11 0.170.140.10.0387.287.16 78.6491.0 89.19 76.9299.899.36 92.22150.1250.110.10.00.0164.264.08 69.5958.359.12 54.0258.960.22 72.5 160.14 0.030.080.10.0586.15 86.1582.4 75.65 61.4329.9386.578.07 79.28170.1550.150.040.00.0377.15 77.1775.2371.971.72 83.9491.891.74 94.2318 0.17 0.090.020.080.0196.05 96 87.05 94.60 94.62 94.61 98.00 99.12 90.35 用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器 数控专业毕业论文选题 1、普通车床的数控化改造技术分析 2、对数控机床故障诊断的分析及研究 3、典型零件的数控加工工艺分析 4、车床工作台进给系统的结构分析 5、电脑外壳塑料模具设计 6、自车飞轮模具设计 7、简易立车自动回转刀架的设计 8、管内爬行机器人驱动机构设计 9、液压电梯闭式回路电液控制系统设计 10、带式运输机传动装置系统设计 11、气压传动机械手设计 12、零件的数控编程加工工艺流程 13、铣削组合机床及其主轴组件设计 14、数控机床的故障原因分析与处理 15、数控车床液压系统的设计分析 16、数控车床系统的故障诊断与维修 17、数控机床液压系统常见故障分析及诊断方法 18、数控机床控制及故障诊断系统分析与实现 19、数控机床机械加工效率的改进方法研究 20、数控机床维修的具体措施分析 21、数控机床维修改造中的问题与对策 22、试论数控机床的安装调试及维护 23、浅谈数控维修维修人才的培养 24、基于工艺特征的数控编程方法研究 25、数控机床变频器故障维修及解决方案 26、数控机床零件的加工工艺流程研究 27、数控机床中高速切削加工运用分析 28、浅析数控加工生产效率的运用 29、数控机床电气控制系统的PLC设计 30、数控机床排屑机构的改造与设计 31、PLC在数控机床电气控制方面的应用 32、数控机床改造中的弊端及应对措施 33、数控机床机床维修及保养 34、数控机床常见故障的基本处理及研究 35、基于PLC的数控机床电气控制系统分析 36、PLC应用技术在数控机床电气控制中的具体运用 37、基于PLC的数控机床电气控制 38、加工中心数控系统改造及维护应用 39、FANUC数控故障维修与保养 40、数控机床主轴系统实用案例分析 41、基于机器人数控技术的机械制造行业研究 42、机械模具数控加工制造技术分析 43、现代自动化机械制造中的数控技术应用 44、数控技术在机械加工技术中的探讨 45、数控机床中的电气控制系统故障及维护方法 46、数控技术在智能制造中的应用 47、数控刀具对数控加工工艺的影响分析 48、机械零件数控加工精度的方法 49、数控机械加工效率优化措施分析 50、UG软件对工程制图课及数控加工教学中的帮助运用 52、浅析数控加工生产效率的改进 53、一种数控加工自动上下料机械手的设计 54、人工智能在数控加工中的具体应用 55、机械数控加工技术水平的提高策略 56、基于UG带槽组合体的数控铣削加工研究 57、数控加工技术在机械模具制造中的具体应用2019英语六级翻译预测及解析：交通拥堵
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