简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：过去30年来，对人工神经网络布局、实践和现实利用的研究十分活跃，每年会出版成千上万份文件。据估计，对人工神经网络的研究自一开始就进入了成熟和扩张阶段。它已在一个广范围的技术领域生根发芽，并与专家系统和遗传算法一起成长为基础人工神经网络技术。人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等等。

简介：摘要：最近几年，伴随着我国都市化步伐的快速推进，各城镇的发展用地年复一年地增多，持续向农村地区扩散，占用了大量农村土地。因此，密切关注农村土地的使用状况，对于农村发展规划、城市化进程的调控和生态环境的评估等方面极其重要。人工神经网络因其非线性的映射功能、概括能力以及出色的错误容忍能力，在克制干扰、自我适应性分辨等领域展现出明显的优越性。基于此，文章就人工神经网络在农村土地利用分类中的应用展开了相关研究。

简介：摘要：本文旨在利用改进的人工神经网络技术，实现对建筑结构变形的精准监测和预警。文章提出通过采用深度学习技术，结合卷积神经网络和循环神经网络等模型，对建筑结构变形数据进行训练和学习；建立实时监测系统，采集建筑结构变形数据并传输至神经网络模型进行分析，设定预警阈值，一旦检测到异常即发出预警通知；定期优化和更新神经网络模型，监控性能和准确性，收集实时监测数据用于训练更新，不断改进算法和参数，提高预测精度和稳定性。通过这一方案，实现对建筑结构变形的智能监测和预警，确保建筑结构的安全和稳定运行。