小波神经网络工程陶瓷动态车削力预测

为了尽量减小由隧道开挖引起的地面沉降而带来的风险,需要在隧道施工过程中可靠地预测地表的变形量.该文采用改进的方法来选择平移和伸缩因子的初始值,利用小波神经网络分析预测隧道施工中的地表沉降量,并在预测中考虑了地表平均压力、盾构机平均穿透深度、填充泥浆度等外界因素对地表沉降的影响.结果表明,利用改进的方法来选择初始的平移和伸缩因子,提高了函数的逼真性能,并减小了估计误差.

边坡的地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理和有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文章将基于bp算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行了预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。

小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与bp网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比bp神经网络具有更高的预测精度。

当前,诸多研究人员被电力负载预测所吸引,由于其是精确计划、调度及运维电力系统的先决条件.众多因素均影响着电力负载预测,因此提出一个混合模型来提升预测的准确性是有必要的.文中提出一种采用2种方法的新的混合负载估计方案:小波变换(avelettransform,wt)和人工神经网络(artificialneuralnetwork,ann).为了将大型非对称时变电力原始数据集合考虑到其中,根据时间和频率采用小波技术来分解数据,众多小波函数可以采用,但选择一种合适的小波函数在设计此模型中扮演着关键作用.文中采用了以下几种类型的小波函数,即haar小波函数、deubechies小波函数、symlet小波函数以及coiflet小波函数,将电力负载数据分解成不同的段.随后,使用ann来预测负载的非线性数据.由aemo获取一周每天24h的数据验证了文中所设计模型的有效性.

对bp神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、fft峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,用bp神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷al2o3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析.结果表明,使用bp神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.

综述了人工神经网络在陶瓷材料中的应用研究进展,分析了人工神经网络在古陶瓷分类和传统陶瓷配方设计、优化及性能预测方面的应用,此外,对人工神经网络在功能陶瓷材料、陶瓷基复合材料中的应用进行了详述,并指出在应用中存在的问题及未来发展趋势。

运用灰色神经网络理论,研究了掺杂srtio3多功能陶瓷氧化热处理过程中,氧化热处理条件对介电性能和压敏性能的影响。根据各种参数的主行为因素的多少,运用gnnm(1,1)、gnnm(1,2)、gnnm(1,3)模型进行分析,并且建立了相应的gnnm(2,1)灰色神经网络模型。

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、bp神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助matlab编程,建立了改进的bp神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的bp神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化bp神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法。采用遗传算法优化了bp神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的bp神经网络(ga-bp算法)的蠕变预测模型。用ga-bp算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比。结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5%,最大均方误差仅为0.0046,因此,ga-bp预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段。

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化bp神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法.采用遗传算法优化了bp神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的bp神经网络（ga-bp算法）的蠕变预测模型.用ga-bp算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比.结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5％,最大均方误差仅为0.0046,因此,ga-bp预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段.

随着我国城乡建设的飞速发展,建筑火灾形势日趋严峻,依靠传统的管理技术和方法已远远不能适应社会和民众对安全的需要。针对某城市建筑火灾非线性时间序列,建立了小波神经网络(wnn)预测模型,计算分析证明了该模型的可行性。该模型可与消防工作相结合,建立和实施城乡综合防灾减灾系统,实现城乡综合防灾减灾的科学管理。

改进的小波神经网络在桥梁损伤中的预测研究——提出基于bp算法的小波神经网络改进算法。仿真结果表明它避免了bp神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力。该算法成功应用于桥梁损伤预测，具有广泛的...

基于小波变换的思想建立了递归bp网络模型来预测空调负荷,改进了网络权值、阈值的修改算法,引入了折扣系数法以提高近期预测精度,结合一实例进行了空调逐时冷负荷预测,结果表明该方法预测精度高,适用于空调负荷预测。

随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向。该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时间序列。采用小波神经网络对房地产价格指数进行预测,并将预测结果与指数平滑法和rbf神经网络预测做了对比。采用matlab对拟合和预测过程进行仿真。结果指标表明,在大样本数据的情况下,采用小波神经网络对房地产指数进行预测能够获得较好的效果。

小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用——随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向“该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时...

结合小波分析和神经网络,建立了小波神经网络预测模型和改进的小波神经网络模型,并将其应用到某地铁施工变形预测中。3种预测模型(传统的神经网络、小波神经网络和改进的小波神经网络)的对比分析表明,改进的小波神经网络模型精度高,具有很好的应用前景。

为了减少矿区塌陷的发生，利用gps对矿山地表岩移进行了监测分析。为了提高岩移观测数据的预测精度和可靠性，文中采用小波神经网络方法对监测数据进行训练、预测，成功预测出了未来一期的地表移动变化。结果表明，小波神经网络具有良好的函数逼近能力，能够反映出要素之间的非线性关系，预测数据可靠。

以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。

建筑业是我国重要的物质生产部门之一，在我国的经济发展过程中，—直扮演着重要的角色。工程作为建筑业的核心，工程的管理具有很高的现实意义。所谓工程造价预测，是指处于准备投标或准备建设的工程项目，在进行投标或实施前，依据现有的建设工程项目资料、结合建设工程施工环境及施工企业自身条件，采用相应的方法对建设工程项目的成本进行预测，并将预测结果用以控制项目实施过程中的成本支出，能够提高建筑企业的项目成本管理的科学性，促进企业资金的良性运转。

本文研究bp神经网络在陶瓷中的应用,收集了十二种陶瓷材料样本,应用神经网络学习,将陶瓷材料样本进行了分类研究。

小波神经网络在大坝变形监测中的应用——本文就小波神经网络的模型建立的方法进行了介绍，通过编制matlab小波神经网络程序，用一组变形监测实数据对变形结果进行了仿真试验，仿真的结果精度很高，能够用于变形分析预报。　　

小波神经网络在基桩缺陷诊断分析中的应用——将小波分析作为神经网络的前置处理手段，从基桩动测信号小波变换的分量中提取特征，然后将这些特征输入神经网络进行训练和分类，进而实现基桩缺陷位置和程度的诊断。仿真试验的结果表明，该方法对桩身完整性的评价是...