人工神经网络的喷灌喷头射距研究

在灌区改造规划资料统计的基础上,拟建了一套涵盖较全面的指标和指标分级体系,利用附加动量/自适应学习率的改进bp算法,建立一个人工神经网络综合评价模型,并对二个实际灌区进行评价。模型具有突出体现目标、灵敏反映差异,收敛快等特点。

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

人工神经网络在基坑变形性状研究中的应用——基坑工程不仅要保证维护结构本身的安全，而且要保证周围建(构)筑物的安全和正常使用。开展基坑工程变形性状研究具有重要意义。影响基坑变形的因素很复杂，传统的计算方法已无法准确预测基坑的变形。人工神经网络(an...

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究——依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了bp神经网络预测最终沉降量模型，利用已建高速公路沉降数据，进行了软土地基最终沉降量的预测，取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素...

对日益广泛应用于建筑结构的人工神经网络的基本原理与特征以及误差反向传播的多层感知器网络(bp网络)的多种改进算法进行了介绍,分析了人工神经网络在建筑结构的优化、控制以及损伤诊断等领域中的应用情况,对人工神经网络的推广应用具有一定指导意义。

讨论了地铁区间隧道盾构施工引起的地表变形机理,并结合某地铁工程的实践,利用神经网络技术处理非线性问题的优势,应用人工神经网络对地表沉降进行了预测,经与现场实测值作对比分析,证实该方法具有较高的准确性。研究表明,该方法对处理此类非结构性规律的多因素综合影响问题较一般方法具有更强的适应性。

简述传统的结构近似重分析技术的缺点与不足,介绍bp网络的原理、算法,利用bp网络能够实现从n维设计空间到m维任意非线形映射的特点,通过不同设计变量的训练样本集对bp网络进行训练,然后输出拟合值。经过分析,证明在结构近似重分析中,采用bp神经网络能很好地实现从设计变量到结构响应之间的映射。

第1页(共13页) 市区绿地喷灌喷头的最佳布局 数学学院数学与应用数学（师范）专业2011级刘佳 指导教师张新功 摘要：随着市区绿化面积的增多，传统的浇灌方式已被新的喷头喷灌方式所取代，要想 真正实现喷头的节水量大，浇灌面积广等优点，那么喷灌喷头的布局则成为一个亟待解决的 问题。本文根据实际情况的调查做了合理的假设，建立了一般模型，该模型主要研究了喷头 按正三角形和正方形排列的情形，通过用matlab，绘制出了喷头喷灌面积的均匀系数变化图和 重叠系数变化曲线，经比较，提出了喷头在不同情形下的合理布局 关键词：绿化面积；喷灌强度；合理布局；均匀系数；重叠系数 abstract:withtheincreasingnumberofthegreenlandareaintheurban,thetraditionalmeans ofir

喷灌喷头选择的内容主要是确定喷头型号、喷嘴直径、工作压 力、喷头流量、射程等参数。喷头性能、组合间距和运行方式直接影 响喷洒均匀度、灌溉强度和雾化指标等质量参数，所以喷头选择适宜 和组合间距合理能够保证喷洒质量，节省投资。 选择喷头和确定组合间距的基本要求为：喷灌强度不超过土壤 的允许喷灌强度；喷灌的组合均匀度不超过土壤的允许喷灌强度；雾 化指标不低于作物要求的数值；经济合理。 喷头参数的确定主要取决于作物种类、喷灌区的土壤条件、喷 头组合情况和运行方式。好的喷头既要求其机械性能好，又要求其水 力性能好，也就是能满足喷灌的主要技术要求，而且节约能源。一般 希望喷头的允许工作压力范围尽量宽，在同样工作压力下喷头射程尽 可能大，水量分布接近梯形分布或三角形分布，雾化指标符合要求等。 组合喷灌强度及均匀度的要求不仅与喷头型号有关，而且与喷 头的组合形式及组合间距密切相关，同时还

基于人工神经网络的软件质量评价

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.

鉴于前人推导的镐形截齿破岩截割阻力和截割比能耗的理论公式计算值与实际值相差较大以及最优截槽宽没有定量表示,文中选取岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、静态弹性模量等为影响因子,建立了bp预测网络模型,并利用此模型对我国常见的4种岩石镐形齿截割参数进行了预测。检验及预测的结果表明建立的预测网络运行稳定,预测结果良好,对截割力的预测优于理论计算结果,对截槽宽和截割厚度最优比值、截割比能耗的预测结果良好,相对现有理论的计算和经验公式计算精度有了很大提高,能更好的满足工程要求。

探讨了矿井构造定量评价的人工神经网络方法,结合东坡井田讨论了bp模型的输入层、隐含层和输出层的构置和优选等问题,利用东坡井田已知资料使用有序地质量最优分割方法和插值法得到学习样本,经过学习样本的训练,对未知单元进行评价。

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提出基于人工神经网络的基础最终沉降的预测新方法,通过工程实例应用,在较短的实测资料情况下,可获得较小误差的最终沉降量,所建立的模型预测精度高。

工程造价估算是招标投标中的重要一环，为了探讨神经网络在工程造价估算中的应用，利用神经网络建立了工程造价估算的模型。实例分析表明，基于神经网络的工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

喷灌是广泛应用的节水技术,喷头的抗风性能是喷灌技术的一个重要指标。通过研究有风条件下喷洒水滴运行规律,建立水滴在空气中运行轨迹的微分方程,分析有风与无风条件下不同粒径水滴的落地点与喷头的距离以及2种条件下的水量分布规律,发现调节喷头俯仰角与喷水量可以提高喷头的抗风性,从而在有风条件下保证喷灌喷头的工作性能不受风力的影响。

为在继电器的设计和生产阶段通过多个评价指标评价其整体品质,研究了多层次综合评判模型的可计算性。该模型依据电器产品设计方案关于技术性能和成本的综合评价指标体系,并通过对神经网络原理的评判方法的研究而建立。实例证明,人工神经网络的出现为处理各种模糊的、数据不完全的、模拟的、不精确的模式识别问题提供了一个全新的途径。

造价估算是建筑工程项目可行性研究中关键性的工作,其结果直接影响投资决策的判断。针对现行造价估算方法存在未考虑造价的动态性且受主观因素影响的缺陷,引入人工神经网络理论,根据其基本原理,结合影响住宅工程造价的主要因素,利用matlab平台建立了造价估算的数学模型,并用重庆市区已建典型工程资料对模型进行了训练和检验,证明了此方法的可行性。

文章针对会计要素信息确认方式的滞后性,分析了传统erp系统下财务业务一体化模块会计数据自动转化的流程,提出利用人工神经网络这一智能化理论工具进行会计确认的新方法,该思路能充分发挥现代信息技术在数据处理上的优势,实现更高效的会计核算信息处理.

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.