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公开(公告)号：CN110197256A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910363959.4
申请日：2019-04-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于类神经网络的专业认证权重优化方法及系统，基于BP神经网络模型，并添加了反馈机制，即在BP神经网络模型的每轮计算后均向相关教师和专业负责人反馈BP神经网络模型各层之间的最新的权重值以及相应计算所得的各误差项的值，并在每次反馈后，均由相关教师参与并调整输入层到第一隐含层的各权重值、并由专业负责人参与并调整第一隐含层到第二隐含层以及第二隐含层到输出层的各权重值，直至BP神经网络模型依据预先设定的循环次数完成各相应次的循环计算，最后输出优化后的各层之间的权重。本发明用于调整教学专业的专业认证权重。
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公开(公告)号：CN110136455B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910379345.5
申请日：2019-05-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种交通信号灯配时方法，属于交通设备领域。该方法包括：如果只有一个交叉口，则对该交叉口进行单交叉口信号灯配时；如果两个相邻交叉口之间的距离大于800米，则对每个交叉口分别进行单交叉口信号灯配时；如果两个相邻交叉口之间的距离小于等于800米，则进行两相邻交叉口信号灯配时；如果一个交叉口与四个交叉口相邻，则进行四交叉口信号灯配时。本发明针对各个车道饱和度不等的情况，将实时弹性调度策略运用到了交叉口信号配时中，构建了针对各种交叉口的配时模型，并求得相应的最优解析解，并针对每个相位设计了最优绿灯配时，从而从根本上起到了缓解交通压力的作用。
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公开(公告)号：CN110136455A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910379345.5
申请日：2019-05-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种交通信号灯配时方法，属于交通设备领域。该方法包括：如果只有一个交叉口，则对该交叉口进行单交叉口信号灯配时；如果两个相邻交叉口之间的距离大于800米，则对每个交叉口分别进行单交叉口信号灯配时；如果两个相邻交叉口之间的距离小于等于800米，则进行两相邻交叉口信号灯配时；如果一个交叉口与四个交叉口相邻，则进行四交叉口信号灯配时。本发明针对各个车道饱和度不等的情况，将实时弹性调度策略运用到了交叉口信号配时中，构建了针对各种交叉口的配时模型，并求得相应的最优解析解，并针对每个相位设计了最优绿灯配时，从而从根本上起到了缓解交通压力的作用。
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公开(公告)号：CN110197256B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910363959.4
申请日：2019-04-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于类神经网络的专业认证权重优化方法及系统，基于BP神经网络模型，并添加了反馈机制，即在BP神经网络模型的每轮计算后均向相关教师和专业负责人反馈BP神经网络模型各层之间的最新的权重值以及相应计算所得的各误差项的值，并在每次反馈后，均由相关教师参与并调整输入层到第一隐含层的各权重值、并由专业负责人参与并调整第一隐含层到第二隐含层以及第二隐含层到输出层的各权重值，直至BP神经网络模型依据预先设定的循环次数完成各相应次的循环计算，最后输出优化后的各层之间的权重。本发明用于调整教学专业的专业认证权重。
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