Нейроуправляемая сеть для параметрической оптимизации в задаче управления транспортными потоками
Решение задачи адаптивного управления транспортными потоками за счет изменения активных фаз светофоров. Использование нейронной сети для настройки параметров модели сети дорог. Минимизация разницы между суммарным входным и выходным потоками подсетей.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Нейросети |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Д.Э. Казарян, В.А. Михалев, Е.A. Софронова |
| Дата добавления | 30.07.2017 |
| Размер файла | 78,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Модель и задачи искусственного нейрона. Проектирование двуслойной нейронной сети прямого распространения с обратным распространением ошибки, способной подбирать коэффициенты ПИД-регулятора, для управления движения робота. Комплект “LEGO Mindstorms NXT.
отчет по практике [797,8 K], добавлен 13.04.2015Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014Представление системы управления конфликтными потоками как системы массового обслуживания с переменной структурой. Вероятностные свойства процесса управления. Построение имитационной модели системы массового обслуживания, математический аппарат.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 27.01.2016Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013Формирование подсетей для сети с IP-адресом. Объединение 60 станций в составную сеть. Использование протокола ARP для определения MAC-адреса по IP-адресу. IP-маршрутизация в операционной системе Windows IP-адреса отдельных сетей составной сети.
курсовая работа [64,6 K], добавлен 16.01.2011Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Выявление закономерностей и свойств, применимых в искусственной нейронной сети. Построение графиков и диаграмм, определяющих степень удаленности между объектами. Моделирование, тестирование и отладка программной модели, использующей клеточный автомат.
дипломная работа [4,1 M], добавлен 25.02.2015Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Нейронные сети и оценка возможности их применения к распознаванию подвижных объектов. Обучение нейронной сети распознаванию вращающегося трехмерного объекта. Задача управления огнем самолета по самолету. Оценка экономической эффективности программы.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 07.02.2013Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015Переваги та недоліки потоків в програмуванні в Delphi. Перемикання між процесами і потоками, реалізація багатопотокового додатку. Дочірній процес та сповіщення про зміну у файловій системі. Механізм перезапуску потоку при зміні обстежуваної теки.
реферат [56,5 K], добавлен 19.06.2010Обоснование необходимости организации VPN-сети главного управления МЧС РФ по Астраханской области. Выбор коммутатора, SHDSL-модема, голосового шлюза. Настройка оборудования для работы. Расчёт годового экономического эффекта за счет внедрения VPN-сети.
курсовая работа [8,5 M], добавлен 22.08.2013Описание структурной схемы искусственного нейрона. Характеристика искусственной нейронной сети как математической модели и устройств параллельных вычислений на основе микропроцессоров. Применение нейронной сети для распознавания образов и сжатия данных.
презентация [387,5 K], добавлен 11.12.2015Сеть доступа как система средств связи между местной станцией и терминалом пользователя с замещением части или всей распределительной сети, типы и функциональные особенности, сферы практического применения. Операционные системы управления сети доступа.
реферат [2,1 M], добавлен 14.02.2012Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация [98,6 K], добавлен 16.10.2013Системи обробки даних: класифікація обчислювальних комплексів і систем за потоками команд і потоками даних. Метод відображення алгоритму в ярусно-паралельній формі. Компонентно-ієрархічний підхід до розробки ПООСІК. Вибір елементної бази для синтезу.
лекция [4,1 M], добавлен 20.03.2011Изучение и реализация системы, использующей возможности Microsoft Azure для распределенного обучения нейронной сети. Рассмотрение функционирования распределенных вычислений. Выбор задачи для исследования; тестирование данного программного ресурса.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 20.07.2015Основа пользовательского интерфейса. Возможности пакетов java.awt.geom, java.awt, классов java.awt.Graphics и java.awt.Graphics2D. Основные графические примитивы и работа с потоками. Листинг программы и составление композиции аффинных преобразований.
методичка [525,3 K], добавлен 30.06.2009Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.
лабораторная работа [238,7 K], добавлен 05.10.2010
