人工神经网络模型的加固专用砂浆性能

人工神经网络模型描述

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基于人工神经网络理论,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型,并用于汕汾高速公路预压荷载卸荷时间预报.研究表明,所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性,应用前景广阔.

基于人工神经网络的房地产项目评判模型——房地产租(售)价预测就是对房地产租(售)价未来水平的估计.对房地产投资决策而言,预测出房地产租(售)价各种可能的结果,特别是给出定量的评价、分析,是房地产投资决策必不可少的工作之一.运用模糊系统和...

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。

投资项目的效益评估是整个投资活动的关键。阐述了投资项目效益评估的基本理论;借助现代的数学计量方法,运用效益评估的指标体系,研究了用人工神经网络进行效益评估的的可行性,建立了基于人工神经网络的效益评估模型,并利用该模型进行了实证分析。

基于人工神经网络的工程造价预测模型——利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。　　

利用matlab编程语言构造了三层bp神经网络结构,建立了基于人工神经网络的投标报价模型,通过仿真模拟确定标高金水平,并用实例验证了其可靠性,为承包商作出合理报价决策提供了科学依据。

以拓扑指数为结构描述符,用基于levenberg-marquardt优化的bp神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在se-30和ov-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通bp神经网络法,预测准确度与普通bp神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.

以bp人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用bp人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。

大型装备中普遍采用组合结构,其整体工作性能取决于预紧元件的预紧参数。确定预紧参数的传统方法不适用于大型结构,有限元法的分析次数又过多,实际上无法实现。文章提出用人工神经网络取代有限元进行整体性分析的方法,并针对某大型压机建立了神经网络模型。结果表明,用该方法可快速完成复杂组合结构的整体性分析,且精度较高。

长期以来,由于水土流失引发的生态环境问题受到各界人士的十分关注。我国大部分地区降水集中,生态破坏导致水土流失严重。利用bp网络模型对水土流失程度进行检测和分析是当前学科领域的一个热门话题。

针对人工神经网络成矿预测模型结构难以确定的问题,详细阐述了一种在模型训练中进行隐层数目及隐层单元数目动态调整的人工神经网络算法,并以vc++为开发工具实现了变结构人工神经网络成矿预测模型,经用华南26个岩体检验,回忆率及预测率均高达100％。该方法提供了一种面向具体问题的动态解决方案,在成矿预测工作中具有一定的实用性。

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比gm(1,1)预测模型小;与bp预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与bp预测相结合的方法进行预测。

泡沫金属试样测试复杂,对试样而言又急需知道基体结构参数与力学性能和阻尼性能的关系,采用线性回归技术无法实现这一功能,应用人工神经网络,则解决了通过测量泡沫金属的四个基本参数达到推知其力学性能、阻尼性能的课题。

砂土地震液化预测的人工神经网络模型——在简要分析bp算法的基础上，应用bp网络的理论与方法，选取烈度、震中距、平均粒径、不均匀系数、地下水埋深、砂层埋深、标贯击数、剪应力比等8个实测指标，建立了砂土液化预测的神经网络模型。通过实例计算与模型评价、...

基于人工神经网络的公路工程投资预测模型的研究——针对目前我国的高等级公路建设过程中普遍存在着投资失控、决算超预算、预算超概算、概算超估算现象越来越严重的问题。提出了从介绍公路工程投资原理和现行的公路投资体系存在的问题出发，将国内现在使用的公路...

针对目前我国的高等级公路建设过程中普遍存在着投资失控、决算超预算、预算超概算、概算超估算现象越来越严重的问题。提出了从介绍公路工程投资原理和现行的公路投资体系存在的问题出发,将国内现在使用的公路工程投资预测模型加以对比和分析,探索了利用人工神经网络在公路投资预测领域建立新的模型,以此提高预测精确度,改变投资失控的现状。

为使lpg公路运输的风险评价更加客观、合理,遵循区域性、动态性和可量化原则,建立了lpg公路运输的风险评价指标,并将个人风险和社会风险作为评价结果。利用人工神经网络的自组织、自学习和自适应功能,提出基于人工神经网络理论的lpg公路运输的风险评价方法,通过matlab软件中的神经网络工具箱对评价模型进行训练,并通过实践验证该模型的可行性。结果表明,该方法能较好地克服评价深度、评价指标间复杂关系和评价指标作用模糊的限制,且评价结果直观的反映了评价对象的个人风险和社会风险的风险程度。

传统的生命损失估算方法未能考虑致灾因子的非线性及其相互作用,建立了基于人工神经网络的水库溃坝生命损失估算模型。该模型综合考虑了风险人口、洪水严重程度、警报时间、洪水严重性理解程度和库容、坝高、溃坝发生的时间、下游坡降、与大坝的距离、下游建筑的抗冲能力等影响因素。其中,洪水流速、水深、淹没范围等关键水情信息的获取采用耦合vof的k-ε模型。以深圳市公明水库为例进行了研究,估算了不同情况下的溃坝生命损失,为区域防灾减灾提供了理论基础。

?1994-2010chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net 文章编号:1003-207(2002)01-0079-05 基于人工神经网络的三江平原土壤质量 综合评价与预测模型 楼文高 (上海水产大学海洋学院农业资源与环境系,上海　200090) 摘　要:根据土壤质量定量评价指标分级体系生成足够多代表性好的神以网络训练和检验用的样本。建立神经网 络模型时,利用删减或扩张准则确定神经网络最佳拓扑结构,避免“过拟合”现象,利用检验样本监控在训练过程中 不发生“过学习”现象,使建立的土壤质量的综合评价与预测模型具有较好的泛化能力和预测能力。对三江平原地 区主要耕作土壤质量的综合评价与预测结果表明,神经网

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