Нечеткая нейронная сеть прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог
- 1 к.т.н., доцент, кафедра «Экономика и управление дорожным хозяйством», Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет
Аннотация
Предложен метод прогнозирования изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог с использованием нечетких нейронных сетей. Алгоритм обучения, реализованный в модели, позволяет корректировать результаты прогноза с целью повышения точности расчетов.
Для цитирования
Скоробогатченко Д.А. Нечеткая нейронная сеть прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 46–47.
Список источников
- Рутковская
Д., Пилиньский М., Рутковский Л.
Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.
М.: Горячая линия-Телеком. 2006. - Камаев В.А., Щербаков М.В., Скоробогатченко Д.А. Применение нечетких нейросетевых моделей для идентификации состояния автомобильных дорог // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. № 12. С. 36-41.
- Скоробогатченко Д.А. Управление эксплуатационным состоянием автомобильных дорог с учетом информации качественного характера // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета. 2011. № 2 (25). С. 78-84.