人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型描述

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論,提出了根據(jù)前期沉降觀測資料進行沉降預測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并用于汕汾高速公路預壓荷載卸荷時間預報.研究表明,所建議的模型較傳統(tǒng)沉降預測模型具有顯著的優(yōu)越性,應用前景廣闊.

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)項目評判模型——房地產(chǎn)租(售)價預測就是對房地產(chǎn)租(售)價未來水平的估計.對房地產(chǎn)投資決策而言,預測出房地產(chǎn)租(售)價各種可能的結(jié)果,特別是給出定量的評價、分析,是房地產(chǎn)投資決策必不可少的工作之一.運用模糊系統(tǒng)和...

利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意。

投資項目的效益評估是整個投資活動的關(guān)鍵。闡述了投資項目效益評估的基本理論;借助現(xiàn)代的數(shù)學計量方法,運用效益評估的指標體系,研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行效益評估的的可行性,建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的效益評估模型,并利用該模型進行了實證分析。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工程造價預測模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意?！　?/p>

利用matlab編程語言構(gòu)造了三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的投標報價模型,通過仿真模擬確定標高金水平,并用實例驗證了其可靠性,為承包商作出合理報價決策提供了科學依據(jù)。

以拓撲指數(shù)為結(jié)構(gòu)描述符,用基于levenberg-marquardt優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡建立了醇類化合物的結(jié)構(gòu)與色譜保留值的相關(guān)性模型,用于未知醇類化合物在se-30和ov-3兩根色譜柱上保留指數(shù)的同時預測,其學習速率優(yōu)于文獻中普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡法,預測準確度與普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡法接近,但優(yōu)于多元線性回歸法,因而是一種較好的預測有機化合物氣相色譜保留指數(shù)的方法.

以bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎,建立預測模型,以小區(qū)某棟建筑物1期～8期的沉降觀測數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),對網(wǎng)絡模型進行訓練,并對9期～12期實際觀測值與預測值進行了比較,結(jié)果比較理想,從而驗證了采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行建筑物沉降的預測是可行的。

大型裝備中普遍采用組合結(jié)構(gòu),其整體工作性能取決于預緊元件的預緊參數(shù)。確定預緊參數(shù)的傳統(tǒng)方法不適用于大型結(jié)構(gòu),有限元法的分析次數(shù)又過多,實際上無法實現(xiàn)。文章提出用人工神經(jīng)網(wǎng)絡取代有限元進行整體性分析的方法,并針對某大型壓機建立了神經(jīng)網(wǎng)絡模型。結(jié)果表明,用該方法可快速完成復雜組合結(jié)構(gòu)的整體性分析,且精度較高。

長期以來,由于水土流失引發(fā)的生態(tài)環(huán)境問題受到各界人士的十分關(guān)注。我國大部分地區(qū)降水集中,生態(tài)破壞導致水土流失嚴重。利用bp網(wǎng)絡模型對水土流失程度進行檢測和分析是當前學科領(lǐng)域的一個熱門話題。

針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡成礦預測模型結(jié)構(gòu)難以確定的問題,詳細闡述了一種在模型訓練中進行隱層數(shù)目及隱層單元數(shù)目動態(tài)調(diào)整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并以vc++為開發(fā)工具實現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡成礦預測模型,經(jīng)用華南26個巖體檢驗,回憶率及預測率均高達100％。該方法提供了一種面向具體問題的動態(tài)解決方案,在成礦預測工作中具有一定的實用性。

針對基坑變形預測中信息的灰色性和數(shù)據(jù)的非線性性,提出用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測基坑變形的新方法。用一樁錨聯(lián)合支護體系實例進行了預測研究,得到支護體系的不同預測模型的組合預測值。研究結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差比gm(1,1)預測模型小;與bp預測模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監(jiān)測中,為了更準確地預測基坑變形,可以采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測與bp預測相結(jié)合的方法進行預測。

泡沫金屬試樣測試復雜,對試樣而言又急需知道基體結(jié)構(gòu)參數(shù)與力學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,應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡,則解決了通過測量泡沫金屬的四個基本參數(shù)達到推知其力學性能、阻尼性能的課題。

砂土地震液化預測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型——在簡要分析bp算法的基礎上，應用bp網(wǎng)絡的理論與方法，選取烈度、震中距、平均粒徑、不均勻系數(shù)、地下水埋深、砂層埋深、標貫擊數(shù)、剪應力比等8個實測指標，建立了砂土液化預測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。通過實例計算與模型評價、...

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的公路工程投資預測模型的研究——針對目前我國的高等級公路建設過程中普遍存在著投資失控、決算超預算、預算超概算、概算超估算現(xiàn)象越來越嚴重的問題。提出了從介紹公路工程投資原理和現(xiàn)行的公路投資體系存在的問題出發(fā)，將國內(nèi)現(xiàn)在使用的公路...

針對目前我國的高等級公路建設過程中普遍存在著投資失控、決算超預算、預算超概算、概算超估算現(xiàn)象越來越嚴重的問題。提出了從介紹公路工程投資原理和現(xiàn)行的公路投資體系存在的問題出發(fā),將國內(nèi)現(xiàn)在使用的公路工程投資預測模型加以對比和分析,探索了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡在公路投資預測領(lǐng)域建立新的模型,以此提高預測精確度,改變投資失控的現(xiàn)狀。

為使lpg公路運輸?shù)娘L險評價更加客觀、合理,遵循區(qū)域性、動態(tài)性和可量化原則,建立了lpg公路運輸?shù)娘L險評價指標,并將個人風險和社會風險作為評價結(jié)果。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的自組織、自學習和自適應功能,提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論的lpg公路運輸?shù)娘L險評價方法,通過matlab軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱對評價模型進行訓練,并通過實踐驗證該模型的可行性。結(jié)果表明,該方法能較好地克服評價深度、評價指標間復雜關(guān)系和評價指標作用模糊的限制,且評價結(jié)果直觀的反映了評價對象的個人風險和社會風險的風險程度。

用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法計算了消失模鑄造充型過程中不同時刻液態(tài)金屬-模樣界面的位置。通過實驗對該算法進行了驗證,模擬計算結(jié)果與實際測試結(jié)果無論在充型形態(tài)還是充型時間上都符合得較好。根據(jù)得出的界面位置及邊界條件,通過求解n-s方程和能量方程計算了消失模鑄造充型過程的流場及溫度場。討論了該計算模型在消失模鑄造過程模擬仿真中的應用。

采用擴展的貝葉斯人工神經(jīng)網(wǎng)絡選擇結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測模型——對采用規(guī)則的動態(tài)數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測時#模式識別是一個有效的方法#人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為匹配模式特征的系統(tǒng)方式廣泛應用于模式識別研究中%人工神經(jīng)網(wǎng)絡設計是影響模型識別性能和效率的最基本因素%由e:g等...

傳統(tǒng)的輸電阻塞研究主要集中于輸電阻塞發(fā)生之后的處理過程,即阻塞管理,屬于被動消除阻塞情形。文章基于主動預防輸電阻塞的思想,從分析影響輸電阻塞的系統(tǒng)線路傳輸功率、系統(tǒng)總負荷、系統(tǒng)實際出力等相關(guān)因素入手,應用層次分析法建立比較判斷矩陣,以確定各因素阻塞影響的權(quán)重。基于此,建立一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的輸電阻塞預測模型,還提出了一個新的阻塞指標,即阻塞度,以美國加利福尼亞州電力市場的數(shù)據(jù)驗證了該模型的正確性和實用性。