1）生物神经系统的模拟

人类的智慧蕴藏在人们的大脑里，而大脑是由数量庞大的神经元组成。它们以各种各样的方式进行连接，通过信号的传递与处理，形成记忆力、计算力、识别力等。人工神经网络的诞生，就是来自对人类神经系统的模拟。

从结构上来说，人工神经网络包含输入层、隐藏层及输出层，如图5-10所示。

图5-10　神经网络模型

组成隐藏层的单元有什么作用呢？简单地说，单元就像“加工器”，将输入转换为输出层可以使用的东西。做个比喻，输入层给人们大米，单元就是电饭煲，将大米煮熟，再把熟米饭传递给输出层。这些单元的名字就是神经元，它是人工神经网络中最小也是最重要的部分。与生物神经系统类似，这些神经元互相连接并具有强大的处理能力。

人工神经元就像生物的神经元一样，有许多输入连接以及一个输出连接，输入可以是1或者0，甚至是实数。这些连接模拟了大脑中突触的行为。与大脑中突触传递信号的方式相同——信号从一个神经元传递到另一个神经元，这些连接也在人造神经元之间传递信息。神经元之间连接强度不一样，每一个连接都有权重，这意味着发送到每个连接的值要乘以这个因子。这种模式是从大脑突触得到的启发，权重实际上模拟了生物神经元之间传递的神经递质的数量。如果某个连接重要，那么它将比那些不重要的连接具有更大的权重值。

此外，人工神经网络有多种类型，每种类型都有自己特定的用途和复杂程度。

最基本的神经网络类型是所谓的前馈神经网络，在这种网络中，信息从输入到输出只沿一个方向传播。

另一种更广泛使用的网络类型是递归神经网络，其中数据可以向多个方向流动。这些神经网络具有更强的学习能力，广泛应用于更复杂的任务，如学习手写或语言识别。

另外，还有卷积神经网络、玻尔兹曼机器网络、Hopfield网络以及其他各种网络。

2）人工神经网络在智慧城市管理中的应用(www.daowen.com)

如今，人工神经网络技术已经深入智慧城市建设的每一个角落，在城市交通流量、道路超车、停车、城市绿化等方面均有应用。有效加快智慧城市的建设脚步，给人民的生活提供便利，让生活更加智能化、科技化、便捷化。

（1）短时交通流参数预测

基于现有的交通数据采集技术和人工神经网络技术，可以快速捕捉城市快速路上交通流运行的外在特征和变化规律，准确评价快速路网的交通运行现状以及潜在供给能力，合理预测交通流的发展趋势，对解决城市快速路交通问题具有重要价值和现实意义。

（2）超车预测

随着城市化进程的不断加快，城市道路中出现的超车情况会严重地影响交通秩序，打破城市路网中的动态平衡，特别是违规超车将带来极大的安全隐患。采用人工神经网络技术，可以对城市道路超车率进行预测，对解决交通拥塞、道路拥堵、降低交通事故的发生以及为交警提供辅助决策支持有着重要意义。

（3）停车位需求预测

随着城镇化的快速发展，城市小汽车保有量大幅提高，尽管城市基础设施建设规模日益庞大，但仍难以满足快速增长的交通需求，加上城市停车设施供给泊位总量小，路内违停现象突出，智能化停车设施滞后，停车难问题更突出。运用人工神经网络技术，结合城市交通特性和停车需求，求解停车需求预测模型，有效解决城市停车需求与供给匹配度不高、停车难等问题，大幅提高居民生活的幸福感。

（4）生态预测评估

随着城市化进程的不断推进，人口急剧增长导致城市住房紧张、交通拥堵、资源短缺、城市植被遭到破坏、环境不断恶化。选择一个城市地带性植被类型并合理创建人工林，已成为当前城市发展急需解决的问题。通过人工神经网络技术的应用，可以找出与城市气候特点适宜的植被类型，进而打造城市人工林，这样才能有效保证合理构建城市森林生态系统，具有极大现实意义与经济利益。