BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在太湖水污染指標預(yù)測中的應(yīng)用

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問題的過程中發(fā)展起來的新型智能信息處理理論,通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及bp網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征的分析,建立了工程估價預(yù)測模型.

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(luò)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。

針對拉薩市道路交通噪聲污染問題,運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和方法對拉薩市道路交通噪聲的等效連續(xù)聲級進行預(yù)測。經(jīng)檢驗,計算值與實測值接近,從而為道路交通噪聲的預(yù)測提供了一種新的途徑。

本文采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,通過在matlab軟件建模,并對實際工程項目的支護結(jié)構(gòu)頂水平位移的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析,預(yù)測其后的監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)果表明bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合效果優(yōu)越,仿真性強,具有很強的泛化能力,能夠?qū)嶋H工程的支護結(jié)構(gòu)頂水平位移進行有效預(yù)測.

針對基坑變形預(yù)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(luò)預(yù)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(yù)測研究,得到支護體系的不同預(yù)測模型的組合預(yù)測值。研究結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差比gm(1,1)預(yù)測模型小;與bp預(yù)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(yù)測基坑變形,可以采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與bp預(yù)測相結(jié)合的方法進行預(yù)測。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測軟基沉降中的應(yīng)用研究——依據(jù)影響軟土路基沉降的因素選取參數(shù)建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數(shù)據(jù)，進行了軟土地基最終沉降量的預(yù)測，取得了較為理想的效果。證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能避免傳統(tǒng)方法計算過程中各種人為因素...

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(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),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。

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

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

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

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

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型描述

調(diào)查分析了蘑菇湖水庫的污染源,選取蘑菇湖水庫污染的6項水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為評價指標,采用matlab建立了蘑菇湖水庫水質(zhì)評價的三層bp網(wǎng)絡(luò)模型,并以這6項指標為訓練樣本,對bp網(wǎng)絡(luò)進行訓練,將訓練好的網(wǎng)絡(luò)用于水質(zhì)進行評價,得出的蘑菇湖水庫水質(zhì)評價結(jié)果是劣ⅴ類,采用分級評分法對計算結(jié)果進行了比較分析,結(jié)果表明:bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法收斂速度較快,預(yù)測精度很高,蘑菇湖水庫已喪失養(yǎng)殖功能,并且已不能滿足農(nóng)業(yè)灌溉的標準。

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(luò)的工程估價模型及其應(yīng)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(luò)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(luò)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

農(nóng)產(chǎn)品價格風險預(yù)警模型的建立與應(yīng)用 ——基于ｂｐ人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 趙瑞瑩，楊學成 （山東農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院山東泰安２７１０１８） 第２９卷第２期 ２００８年３月 ｖｏｌ．２９ｎｏ．２ ｍａｒ．２００８ 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究 ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ 作者簡介：趙瑞瑩（１９６３－），女，山東蓬萊人，教授，博士，２００４－２００６年曾在德國進修農(nóng)業(yè)ｍｂａ，研究方向為物流與供應(yīng)鏈管理；楊學成（１９６１－）， 男，山東東阿人，教授，博導，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。 收稿日期：２００７－１２－０７；修回日期：２００８－０１－２２ 摘要：農(nóng)產(chǎn)品價格風險的防范要通過管理水平的提高來化解，農(nóng)產(chǎn)品價格風險預(yù)警的引入則可實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場風 險管理方法的創(chuàng)新。本文建立了基于ｂｐ人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品價格風險預(yù)警模型，并以生豬

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用研究——分析研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在基坑變形預(yù)測中的建模方法，并通過實例應(yīng)用，證明這種方法是切實可行的。同時將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測結(jié)果和灰色系統(tǒng)模型及時序模型預(yù)測進行比較，充分證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在變形預(yù)...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟土地基沉降預(yù)測中的應(yīng)用——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種數(shù)學工具可以以任意精度逼近任意非線性曲線，且具有容錯性和聯(lián)想記憶功能，利用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播理論的分析方法對軟土地基沉降進行的預(yù)測體現(xiàn)了很強的優(yōu)越性。介紹構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型后，用某高...

土壤含鹽量的預(yù)測對合理配置水資源,防治土壤次生鹽堿化等具有重要的指導意義。在闡述bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的基礎(chǔ)上,針對影響土壤含鹽量的主要因素,建立了多因子土壤含鹽量的3層bp網(wǎng)絡(luò)模型,以土壤含水率、地下水礦化度、地下水ph值、地下水埋深、相對濕度、降雨量、蒸發(fā)量作為模型輸入?yún)?shù),土壤含鹽量作為模型輸出,對土壤含鹽量進行了預(yù)測。結(jié)果表明,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測土壤含鹽量的最大誤差為8.78%,平均誤差為5.99%,模型具有較高的預(yù)測精度。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種數(shù)學工具可以以任意精度逼近任意非線性曲線,且具有容錯性和聯(lián)想記憶功能,利用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播理論的分析方法對軟土地基沉降進行的預(yù)測體現(xiàn)了很強的優(yōu)越性。介紹構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型后,用某高速公路軟基沉降的實測數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡(luò)的訓練和學習,再用建立的預(yù)測模型預(yù)測出了最終的沉降量。所得的結(jié)果與實測值達到了較好的一致性,與用其它理論計算方法所得結(jié)果相比較具有較高精度。

根據(jù)某高速公路高路堤填土施工期路基沉降實測資料,建立了預(yù)測路基沉降的等時距bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并運用三次樣條插值獲得預(yù)測時間段內(nèi)任一時刻沉降值,并與實測值進行比較,證明它具有很高的預(yù)測精度。

本文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于過程控制中的理論與方法，研究了基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制。并應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法仿真了絲杠磨削中的傳動鏈誤差控制，取得了良好的效果。