本文利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬能力代替?zhèn)鹘y(tǒng)的力學方法,對混凝土材料的循環(huán)本構(gòu)關(guān)系進行了模擬研究。然后直接從試驗數(shù)據(jù)出發(fā),建立了混凝土本構(gòu)模型.試驗結(jié)果和模擬結(jié)果的比較說明。該模型具有較高的精度和良好的泛化能力。

本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬能力代替?zhèn)鹘y(tǒng)的力學方法,對混凝土材料的循環(huán)本構(gòu)關(guān)系進行了模擬研究.試驗結(jié)果和模擬結(jié)果的比較說明,該模型具有較高的精度和良好的泛化能力.為研究材料本構(gòu)特性提供了一條新的途徑.

第47卷第6期廈門大學學報(自然科學版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程估價模型及其應用 葉青,王全鳳 (華僑大學土木工程學院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金項目:福建省自然科學基金(2008j0196)資助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程估價模型具有高度的容錯性和較強的泛化能力,通過對數(shù)據(jù)并行處理的方式能快速準 確地估算出工程造價.本文根據(jù)bp神經(jīng)網(wǎng)絡原理,選取福建泉州地區(qū)的21組工程實例來建立模型,其中19組為訓練樣 本,2組為檢測樣本,確定了13個主要造價

bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡是神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最廣泛的一種網(wǎng)絡模型,本文詳細介紹了bp網(wǎng)絡模型的建立和算法過程及一些改進算法。利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡建立管道泥漿輸運中阻力與泥漿濃度和流速之間關(guān)系的預測模型。驗證表明,運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以建立精度較高的非線性動力關(guān)系。

當前膨脹混凝土自由膨脹率的測試方法多采用接觸式方法,手段單一,難以實現(xiàn)膨脹混凝土自由膨脹率全齡期的、準確的測量。根據(jù)對多種\"接觸式\"和\"非接觸式\"測試方法優(yōu)缺點對比分析,采取\"多測試手段結(jié)合\"、\"全齡期監(jiān)測\"的試驗測試方法,研究在3種不同的結(jié)合方式下膨脹混凝土的自由膨脹率測試結(jié)果并分析其準確性,為準確測量膨脹混凝土的自由膨脹率提供依據(jù)。

通過進行系列試驗,研究不同水泥摻量、擊實試驗前后摻加水泥的膨脹土放置時間對水泥改性土干密度、自由膨脹率的影響。試驗結(jié)果表明,隨著水泥摻量的增大,水泥改性土的最大干密度逐漸減小;隨著水泥改性土放置時間的增長,自由膨脹率逐漸變小并最終趨于穩(wěn)定,水泥對膨脹土膨脹性的改良是一個漸進的、長時間的過程。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡在地基土壓縮指數(shù)預測中的應用——為了尋求基于多個常規(guī)物理參數(shù)間接得到土變形參數(shù)的途徑，根據(jù)幾個實際工程中的土工試驗數(shù)據(jù)，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法對土壓縮指數(shù)進行預測。選取土塑性指數(shù)、含水量、孔隙比、密度這4個常規(guī)物理參數(shù)作為影響土壓縮指數(shù)...

敘述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理及算法,介紹了bp神經(jīng)網(wǎng)絡在工程巖體質(zhì)量分級,確定巖體強度,修正邊坡巖體彈性力學參數(shù),邊坡穩(wěn)定分析等方面的應用。

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡軟粘土循環(huán)強度研究——以軟粘土動三軸試驗結(jié)果作為樣本集，以靜應力、循環(huán)應力和確定位移破壞標準下的循環(huán)破壞振次作為輸入層，建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡軟粘土循環(huán)強度的預測模型．通過循環(huán)扭剪試驗結(jié)果對模型進行檢驗．結(jié)果表明，該模型穩(wěn)定性良好，...

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的巖土工程預測模型研究——bp神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應機制，通過訓練和學習，達到對知識進行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力，巖土工程的災害預測問題可以看作是一個模式識別問題，而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預測模型的研究是礦山、建筑、水利等工...

bp神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應機制,通過訓練和學習,達到對知識進行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力,巖土工程的災害預測問題可以看作是一個模式識別問題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預測模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項重要課題,近年來安全監(jiān)測技術(shù)發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現(xiàn)出"實時"、"遠程"、"非接觸"的特點。針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型監(jiān)測在巖土工程方面的應用,應用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對巖土工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預測預報,并對預測結(jié)果進行了分析,說明了隱含層數(shù)對預測結(jié)果誤差的影響。通過比對,選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對巖土工程進行預測。

在分析普通混凝土強度影響因素基礎上,選取混凝土配料中7個因素作為輸入值,混凝土28d強度作為輸出值建立了混凝土強度預測的bp網(wǎng)絡模型。討論了模型的學習樣本、網(wǎng)絡參數(shù)對預測精度的影響,選出最佳網(wǎng)絡參數(shù)配置。實例證明模型預測精度高。

考慮到常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型檢測效率低,準確率不高等問題,提出一種改進型ga優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并使用其建立網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過程中,往往會由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應度高的個體而對遺傳算法搜索過程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對常規(guī)遺傳算法進行改進。使用的方法是通過混合編碼方式進行改進,同時對交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進行優(yōu)化修正。使用kddcup99數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)絡異常流量數(shù)據(jù)進行實驗研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對bp神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、權(quán)值以及閾值進行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)帶來的問題,避免了常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部最優(yōu)解的問題。

對公路網(wǎng)規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系進行了分析,利用格蘭杰因果檢驗法篩選指標,建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的公路網(wǎng)規(guī)模預測模型,并對安徽省公路網(wǎng)合理規(guī)模進行了預測,以促進公路網(wǎng)建設與發(fā)展。

用bp網(wǎng)絡求解土體的導熱系數(shù)——以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為基本工具，利用其強大的非線性映射能力，綜合考慮土體的物理性質(zhì)指標對其導熱性能的影響，為求解土體的工程參數(shù)提供了一條新的途徑。結(jié)果表明，bp網(wǎng)絡能夠充分體現(xiàn)土體物理指標之間的非線性關(guān)系和隱含關(guān)系，具有...

建筑節(jié)能是當今城市建設和社會發(fā)展的前沿和研究熱點,對建筑的能耗現(xiàn)狀進行綜合分析與評估是進行節(jié)能改造或節(jié)能設計的前提和基礎,而建立反映能耗變化的預測模型是從宏觀尺度上分析認識建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對常規(guī)bp網(wǎng)絡算法收斂速度慢、易陷入局部最小點的缺點,采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進行預測,構(gòu)造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑物用電量預測模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對預測模型進行了仿真預測。結(jié)果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡在基坑變形預測分析中的應用——本文提出了基坑變形預測與分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法，建立了基坑變形預測分析的模型，應用matlab語言編制計算程序進行計算并與實際工程監(jiān)測值進行比較，從而驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡在基坑變形預測分析中的可行性、有效性?！　?/p>

隨著社會發(fā)展,汽車已經(jīng)成為家庭的重要出行工具.汽車運行時間越長,故障發(fā)生率越高,不利于人們的生命健康安全.因此,利用現(xiàn)代模式識別、機器學習等技術(shù)構(gòu)建一個汽車故障率預測模型,及時發(fā)現(xiàn)汽車運行故障,以便能夠保證汽車以及乘用人的生命安全.本文詳細地分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論和概念,同時將其應用到汽車故障率預測中,可以提高故障率預測的準確度.

分析了傳統(tǒng)的工程偽裝評價方法的不足，較全面地考慮了影響工程偽裝效能的因素，建立了客觀的評價模型，設計了兩級神經(jīng)網(wǎng)絡，初步提出了評價模型中各因素的指標級，構(gòu)建了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程偽裝效能評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對工程偽裝效能的客觀評估。

針對六自由度機械臂耦合性強、時變、非線性等性能,基于拉格朗日動力學建模方法,文章采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡逼近模型,實現(xiàn)高精度軌跡跟蹤。該方法根據(jù)六自由度機械臂本體采集的數(shù)據(jù)進行黑箱辨識建模解耦,建模過程采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡逼近,提升建模精度、簡化建模過程。針對解耦后的系統(tǒng),還需建立pid閉環(huán)控制器進一步實現(xiàn)軌跡跟蹤控制。仿真及實驗結(jié)果表明,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的pid控制器能夠改善系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,并有效抑制抖動。

運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法,對土木工程造價做有益的探討。利用神經(jīng)網(wǎng)絡可以節(jié)省時間,減小歷史狀況對價格估算的影響,也有利于應用工程量清單為基礎的國際慣例。并以收集到的樣本為例,對該模型進行了實證研究,表明了該方法的有效性。

由于入侵檢測處理的多為高維數(shù)據(jù),為了提高入侵檢測的效率和準確率,提出了一種基于主成分分析(pca)的特征提取方法,對數(shù)據(jù)源進行特征降維,將獲得的主成分作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入進行數(shù)據(jù)識別.同時介紹了matlab中相關(guān)函數(shù),并與傳統(tǒng)入侵檢測方法進行了比較.實驗結(jié)果表明:基于主成分分析的特征提取方法在簡化bp神經(jīng)網(wǎng)絡規(guī)模的同時,顯著提高了入侵檢測識別效果.