調(diào)查分析了蘑菇湖水庫的污染源,選取蘑菇湖水庫污染的6項水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為評價指標(biāo),采用matlab建立了蘑菇湖水庫水質(zhì)評價的三層bp網(wǎng)絡(luò)模型,并以這6項指標(biāo)為訓(xùn)練樣本,對bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于水質(zhì)進(jìn)行評價,得出的蘑菇湖水庫水質(zhì)評價結(jié)果是劣ⅴ類,采用分級評分法對計算結(jié)果進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明:bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法收斂速度較快,預(yù)測精度很高,蘑菇湖水庫已喪失養(yǎng)殖功能,并且已不能滿足農(nóng)業(yè)灌溉的標(biāo)準(zhǔn)。

基于遺傳算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水質(zhì)評價中的應(yīng)用

根據(jù)溶解氧、高錳酸鹽指數(shù)、化學(xué)需氧量、氨氮、總氮、總磷的實測數(shù)據(jù),本文基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對尼爾基水庫水質(zhì)進(jìn)行了綜合評價,評價結(jié)果表明：近年來水庫水質(zhì)介于iv至v類之間。水庫庫尾水質(zhì)較庫中和壩前水質(zhì)略好,汛期水質(zhì)與非汛期水質(zhì)差別不大,介于iv至v類之間,水庫水質(zhì)污染問題尚未得到有效解決。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價方法相較于傳統(tǒng)的單因子評價方法,評價結(jié)果更為客觀、合理。

對富營養(yǎng)化評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行插值獲取大量的樣本,建立了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的富營養(yǎng)化評價模型。將模型應(yīng)用于評價深圳市13座主要水庫的富營養(yǎng)化狀況,對其成因進(jìn)行分析,并提出了對策與建議。研究結(jié)果表明,石巖水庫與深圳水庫為輕度富營養(yǎng)化,占評價水庫總數(shù)的15.4%;西麗水庫等11座水庫為中營養(yǎng),占評價水庫總數(shù)的84.6%。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建立湖庫富營養(yǎng)評價模型是適合的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)作為一種新型的信息處理系統(tǒng)和計算系統(tǒng),近年來被廣泛的應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、譜圖分析、藥物分子藥效預(yù)測、定量構(gòu)效關(guān)系(qsar)研究等方面。文章論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的工作原理和基本特點,列舉了國內(nèi)研究者運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和qsar中的主要應(yīng)用,并對以后的應(yīng)用進(jìn)行了展望。

簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點,并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)的仿真設(shè)計和建筑運行能耗評價等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形性狀研究中的應(yīng)用——基坑工程不僅要保證維護(hù)結(jié)構(gòu)本身的安全，而且要保證周圍建(構(gòu))筑物的安全和正常使用。開展基坑工程變形性狀研究具有重要意義。影響基坑變形的因素很復(fù)雜，傳統(tǒng)的計算方法已無法準(zhǔn)確預(yù)測基坑的變形。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(an...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測軟基沉降中的應(yīng)用研究——依據(jù)影響軟土路基沉降的因素選取參數(shù)建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數(shù)據(jù)，進(jìn)行了軟土地基最終沉降量的預(yù)測，取得了較為理想的效果。證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能避免傳統(tǒng)方法計算過程中各種人為因素...

在運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上,將pso與bp算法相結(jié)合,充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢,并通過實例驗證了方法的可行性。可以看出,運用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高,收斂速度加快,預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

泡沫金屬試樣測試復(fù)雜,對試樣而言又急需知道基體結(jié)構(gòu)參數(shù)與力學(xué)性能和阻尼性能的關(guān)系,采用線性回歸技術(shù)無法實現(xiàn)這一功能,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則解決了通過測量泡沫金屬的四個基本參數(shù)達(dá)到推知其力學(xué)性能、阻尼性能的課題。

采用熱壓成型的方法制備摻雜粉煤灰、以無機纖維為增強體的摩擦材料,并測試其磨損性能。選用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,以摩擦材料配方、制備工藝、測試條件為輸入變量,以材料的磨損率為輸出變量,采用l-m算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果表明,模型可以對材料磨損性能進(jìn)行有效的預(yù)測,可用于配方及制備工藝的優(yōu)化。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種動態(tài)信息處理系統(tǒng),它具有聯(lián)想記憶、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯性等特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)對危險源的動態(tài)分級;可解決安全綜合評價中的不確定性、模糊性和動態(tài)復(fù)雜性、指標(biāo)多、數(shù)據(jù)多等難題;在安全預(yù)測方面,可進(jìn)行煤與瓦斯突出預(yù)測、煤礦瓦斯涌出量預(yù)測、煤層自燃預(yù)測、交通事故預(yù)測等。討論了其在安全科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在問題,并對未來研究方向進(jìn)行了展望。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程管理中的應(yīng)用——基于建設(shè)工程的復(fù)雜性和長期性,闡述了工程管理發(fā)展的新現(xiàn)象,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其結(jié)構(gòu)特點作了介紹,并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程管理各個階段的應(yīng)用及其所帶來的優(yōu)點進(jìn)行了探討,解決了諸多工程難題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖石力學(xué)中的應(yīng)用——從巖石力學(xué)研究思維方式轉(zhuǎn)變的觀點出發(fā)，從巖石非線性系統(tǒng)辨識、工程時序預(yù)測、反分析及巖石工程系統(tǒng)等四個方面綜述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖石力學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展情況，并對其應(yīng)用情況進(jìn)行了簡要評述?！　?/p>

對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)控制中的應(yīng)用做了綜合評述。介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制原理,總結(jié)了結(jié)構(gòu)控制中常見的網(wǎng)絡(luò)模型,闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)控制中的應(yīng)用情況,并對未來的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

依據(jù)從2005年1~12月所采集的365組試驗數(shù)據(jù),建立了一個能夠反映土壤墑情變化與氣候因素之間關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型共分輸入層、隱含層和輸出層3層。輸入層的輸入變量包括數(shù)據(jù)采集當(dāng)天的10cm、20cm和40cm深度的土壤含水量以及當(dāng)天的日照時數(shù),空氣濕度,平均氣溫和降雨量。輸出層的輸出變量包括1天后的10cm2、0cm和40cm深度的土壤含水量。模型的學(xué)習(xí)因子為0.1,動量因子為0.05。模型經(jīng)過25000次訓(xùn)練后收斂,收斂誤差為8×10-4,這說明該模型能夠很好的反映出輸出量與輸入量的關(guān)系,并能夠準(zhǔn)確預(yù)報出土壤水分信息。

介紹了應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問題的基本原理;論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用及可能的應(yīng)用范圍;并指出了應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)工程中要注意的問題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土參數(shù)反分析中的應(yīng)用——在運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上，將pso與bp算法相結(jié)合。充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢，并通過實例驗證了方法的可行性?？梢钥闯?，運用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高，收斂速...

從巖石力學(xué)研究思維方式轉(zhuǎn)變的觀點出發(fā),從巖石非線性系統(tǒng)辨識、工程時序預(yù)測、反分析及巖石工程系統(tǒng)等四個方面綜述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖石力學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展情況,并對其應(yīng)用情況進(jìn)行了簡要評述。

簡述傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)近似重分析技術(shù)的缺點與不足,介紹bp網(wǎng)絡(luò)的原理、算法,利用bp網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從n維設(shè)計空間到m維任意非線形映射的特點,通過不同設(shè)計變量的訓(xùn)練樣本集對bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,然后輸出擬合值。經(jīng)過分析,證明在結(jié)構(gòu)近似重分析中,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地實現(xiàn)從設(shè)計變量到結(jié)構(gòu)響應(yīng)之間的映射。

對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及基本原理作了簡要介紹,重點介紹了橋梁損傷智能診斷中常用的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)及其國內(nèi)外的主要研究成果,指出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些缺陷并提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法,最終對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁損傷智能診斷發(fā)展應(yīng)用作了展望。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分析處理復(fù)雜非線性問題的一種有效方法,是目前廣泛應(yīng)用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已被逐漸應(yīng)用于對宏觀經(jīng)濟(jì)問題的研究中。本文有機地整合了計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了基于因果關(guān)系理論來確定bp網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,基于協(xié)整理論來分析bp網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性,基于學(xué)習(xí)率可變的動量bp算法的用于研究經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域問題的改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,加強了網(wǎng)絡(luò)模型的理論基礎(chǔ),提高了網(wǎng)絡(luò)模型的質(zhì)量,并將其應(yīng)用于西北建筑業(yè)的預(yù)測和控制中,取得了令人滿意的效果。