文档介绍：人工智能技术在城市公路隧道中的应用人工智能技术在城市发展规划中的应用人工智能技术(ArtiifeialIntelligenee)简称Al,顾名思义,它就是模拟和扩展人的智能的一种科学技术,与计算机技术的发展有着密切关系是计算机科学研究中的一个分支。在人工智能技术中,计算机就是实现这项技术的物质手段和载体人工智能的各项应用都是通过计算机软件来实现的。现在为了延伸人类的各种智能来满足社会发展需要人工智能的各项研究越来越多,人工智能技术的应用也越来越广泛。在城市发展规划中人工智能技术的应用主要表现在决策支持系统方面。一方面在决策上,计算机的决策支持系统借助于知识、数据以及模型通过人机交互进行的方式对城市发展规划进行半结构或者非结构化的决策,对城市发展规划决策者起到辅助作用;另一方面在管理方面二央策支持系统作为数字城市中重要的数据分析工具能够完成大量的复杂工作提高城市发展规划管理水平。一、背景在经济高速发展背景下,城镇化的普及,越来越多的人进入城市,给城市空间造成巨大的压力。为了减少压力,不可避免的加大对高空建筑以及地下空间的研究使用开发。特别是为了提高城市内的交通环境和质量,建立了许多城市隧道。据最新数据表明,我国已经运营的隧道达到座,通车里程达到,是世界上公路隧道最多的国家。随着我国经济的快速发展和城市化进程的速度加快,越来越多的人涌入城市里面,给城市的交通带来极大的挑战。考虑到城市交通的特殊性以及“自然和谐相处”的理念。近年来城市公路隧道的建设速度越来越快。随着人工智能技术的快速发展,神经网络被广泛应用于控制和对数据进行预现。尤其是神经网络自适应控制,由于较好地结合了神经网络和自适应控制的优点,对于隧道监控系统的专家预案管理,自动根据隧道实时监控数据和历史数据库来完成对隧道的智能化控制。智能化监控系统还应该对监控系统的故障和稳定性给出快速正确的反应以保障隧道安全和高效运行。隧道内大量监控设备的引入通过各种环境监控探头来实时采集隧道内的环境信息,隧道监控人员根据这些监控数据来制定隧道控制策略以保障隧道内的环境适合人类生存。可以说大量监控设备的引入为隧道的安全有效运营提供了极大的保障。,使得现行隧道监控系统还存在着许多不足,主要表现在以下几个方面:目前大多数隧道监控系统的系统结构较为落后,以集散式控制方式为主,效率较为低下,并且日常管理较为复杂,可靠性也不强。由于隧道监控系统是一个非常复杂的由大量硬件和软件构成的复杂系统。这么多硬件和软件组成在一起使得隧道监控系统变成一个不稳定系统。而不同于集散式控制的隧道监控系统的总线控制方式具有较大优势。首先总线控制方式控制较为集中,维护成本低,系统调度简单和决策准确。故进来总线控制方式越来越多的被应用于隧道监控中。隧道智能交通控制系统的智能化程度需要进一步提高,特别是随着近年来人工智能的发展,智能控制的研究和应用更加成熟和广泛的今天,隧道智能控制可以进一步研究。隧道现行的控制大多是通过隧道监控人员观察决策后手动控制。隧道监控系统包含许多软件和硬件设备,各个设备的故障检测手段较为简单,而为了隧道的长期安全高效运营,隧道的故障检测需进一步提高和高效。,隧道智能监控系统不是仅仅能实现隧道智能控制,隧道智能监控系统对隧道内的环境信息采集和可控设备控制还远远达不到使隧道安全、高效、经济以及环保运行的效果。一个完整的隧道智能监控系统包括,对隧道内的环境信息釆集、对隧道内的可控设备控制、对隧道内的火灾和环境等报警信息进行及时报警、对隧道内的软硬件设备进行及时、高效的故障检测机制。而故障检测机制是隧道监控系统长期、安全、高效运营的保障。二、神经网络与故障树分析法的基本理论神经网络的基本原理大量的简单神经元组成一个相对复杂的神经网络,每个神经元有数个输入以及唯一的输出。神经网络中的各个神经元之间由可以变化的权值连接。其数学模型如图所示:输入向量与输出向量具有如下关系:可以把由大量神经元构成的人工神经网络看做一个有向图,各个神经元连接对应一个实数,即连接权系数,或称为权重。权值的集合可以作为一个长期的记忆并且是动态变化的,在对神经网络进行训练的时候各个神经元之间的连接权值是在训练过程中不断改变的。其改变的最终目的就是使神经网络整体误差达到最小或者允许范围。连接权值分为正负两种情况。当它为正的时候表示该神经元处于兴奋状态。当它为负的时候表示该神经元处于抑制状态。神经网络的训练主要体现在连接权值的改变。而连接权值也描述着神经网络的特征。某些时候神经元具有某个实数值称为神经元的状态。神经网络中的每个神经元都对下层网络神经元有一个输出,输出值根据两个神经元