基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡化工設備MRO采購預測

本文結合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學地選取影響商品住宅價格的影響指標為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對?？谑猩唐纷≌瑑r格的研究具有一定的指導作用。

利用matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡,將影響建筑能耗的18個因素作為網(wǎng)絡的輸入,進行學習訓練,最后通過測試樣本點數(shù)據(jù)預測建筑能耗,與dest-h模擬計算得到的結果比較,發(fā)現(xiàn)相對誤差在3.5%以內(nèi),并通過實例驗證了該網(wǎng)絡模型的準確性。該方法使建筑人員在設計階段就能快速且準確地獲得設計建筑的能耗。

進度控制作為項目管理的主要內(nèi)容，如何對施工進度進行有效的預測將有重要的現(xiàn)實意義，應用bp神經(jīng)網(wǎng)絡技術對工程進度進行預測，得到的預測值比線性方法更準確，精度更高。

文章通過分析調(diào)查影響自貢房地產(chǎn)市場的主要因素,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡,結合自貢住宅市場的實際情況,建立兩類bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型:基于時間序列的趨勢預測模型、基于影響因素的回歸預測模型,預測了自貢房地產(chǎn)市場價格走勢。模擬預測2010年的結果證明了2011年房價預測的有效性,可為自貢城市建設的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的指導意見。

為了分析深基坑的沉降規(guī)律,以某實際工程為例,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡對該工程的深基坑沉降數(shù)據(jù)進行擬合和預測分析,采用c語言編寫程序進行預測。結果表明,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法的預測結果合理,誤差在允許范圍內(nèi),滿足工程要求,并且對類似的工程施工具有指導作用。

針對邊坡變形中非平穩(wěn)和非線性的數(shù)據(jù)處理問題,提出一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(eemd)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的邊坡變形預測新算法(eemd-bp)。該算法先對邊坡變形序列進行eemd分解,有效分離出隱含在時序中具有不同尺度特征的子序列,進而對各子序列建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,最后疊加各子序列預測值得到邊坡變形最終預測結果。與gm(1,1)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型對比分析表明,該算法預測精度較高,在邊坡變形波動劇烈時段,也能保證較優(yōu)的局部預測值和較好的全局預測精度。

對公路網(wǎng)規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展的關系進行了分析,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。

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>

在對某基坑工程采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測基坑開挖引起地表變形的分析中,考慮到現(xiàn)有模型可能會遇到預測結果跳不出訓練樣本以及訓練時間較長的問題,提出采用matlab中的mapminmax函數(shù)進行歸一化處理,并基于牛頓法、共軛梯度法和l-m法三種數(shù)值優(yōu)化方法對bp網(wǎng)絡訓練算法進行了改進.研究結果表明:與常用的基于梯度下降原則相比,改進后的bp神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練時間和預測誤差方面均有明顯的優(yōu)勢,采用l-m法的神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練樣本時的迭代次數(shù)最少為74次,采用共軛梯度法的預測結果與實測結果的誤差最大為2.4％,而采用牛頓法神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值則比較均衡,預測結果相對最佳.

根據(jù)盾構施工引起地表沉降的具體問題,結合廣州地鐵三號線某區(qū)間地質(zhì)資料,建立了地表沉降預測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并對網(wǎng)絡進行了訓練和測試,測試結果表明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行盾構隧道施工的地表沉降預測是可行的,可用于工程實踐。

當前對于設備精確化保障的要求越來越高,如何科學準確地預測維修人員訓練數(shù)量,是開展后續(xù)培訓工作的重要基礎.針對這一迫切需要,首先分析了影響設備維修人員訓練數(shù)量的主要因素,然后探討了bp神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練人員數(shù)量預測方面的適用性和基本原理,在此基礎上利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡構建了設備維修人員數(shù)量預測模型,并結合實例進行了驗證應用,從而為制訂維修人員訓練計劃提供方法支撐和參考依據(jù).

bp神經(jīng)網(wǎng)絡是分析處理復雜非線性問題的一種有效方法,是目前廣泛應用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡,已被逐漸應用于對宏觀經(jīng)濟問題的研究中。本文有機地整合了計量經(jīng)濟學與bp神經(jīng)網(wǎng)絡,建立了基于因果關系理論來確定bp網(wǎng)絡的輸入變量,基于協(xié)整理論來分析bp網(wǎng)絡系統(tǒng)的可靠性,基于學習率可變的動量bp算法的用于研究經(jīng)濟領域問題的改進bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,加強了網(wǎng)絡模型的理論基礎,提高了網(wǎng)絡模型的質(zhì)量,并將其應用于西北建筑業(yè)的預測和控制中,取得了令人滿意的效果。

提出一種采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法來預測深基坑沉降的方法,結合具體工程實例,構建了預測深基坑周邊地表沉降具體bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型,預測結果表明,該模型有較高的預測精度,可作為預測沉降的一種新方法。

應用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測基坑變形——通過分析基坑監(jiān)測數(shù)據(jù)，找出其中蘊含的基坑支護系統(tǒng)變形的規(guī)律，應用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測系統(tǒng)未來的發(fā)展動態(tài)，對下一步支護開挖提供指導，同時可反饋設計，從而達到控制基坑支護變形的目的。

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)...

結合某樁錨支護深基坑工程,針對不同工況,利用監(jiān)測數(shù)據(jù)作為輸入建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型,預測樁體水平位移.結果表明,不同工況下的預測精度不同,樁體位移較大時預測精度較高,位移較小時預測精度較差;對于工況變化時位移曲線的變化趨勢,預測結果的適應性良好;bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測樁體水平位移具有較高的可行性和可靠性.

為了預測高速公路路基最終沉降量,首先依據(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)絡預測最終沉降量模型.結合成都-南充高速公路沉降實測資料及其它文獻中大量路基沉降資料,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測了其各自最終沉降量.通過檢驗樣本驗證,預測精度較高,能夠滿足實際需要.并對bp神經(jīng)網(wǎng)絡在公路建設中的應用提出了一些注意事項.

建筑業(yè)是我國重要的物質(zhì)生產(chǎn)部門之一，在我國的經(jīng)濟發(fā)展過程中，—直扮演著重要的角色。工程作為建筑業(yè)的核心，工程的管理具有很高的現(xiàn)實意義。所謂工程造價預測，是指處于準備投標或準備建設的工程項目，在進行投標或?qū)嵤┣?，依?jù)現(xiàn)有的建設工程項目資料、結合建設工程施工環(huán)境及施工企業(yè)自身條件，采用相應的方法對建設工程項目的成本進行預測，并將預測結果用以控制項目實施過程中的成本支出，能夠提高建筑企業(yè)的項目成本管理的科學性，促進企業(yè)資金的良性運轉(zhuǎn)。

短時交通流預測是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容,針對城市道路被占所造成的城市交通擁堵排隊問題,以路段視頻統(tǒng)計為例,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法就實際通行能力、具體車輛數(shù)、事故持續(xù)時間與排隊最長長度之間的關系進行預測分析,從實驗模擬結果來看,該方法能有效地解決交通流實時和可靠性預測。

基坑工程施工中,需要根據(jù)現(xiàn)場實際情況、周圍環(huán)境、建筑安全等級等對變形進行嚴格控制。通過對基坑實測變形數(shù)據(jù)進行整理和分析,對未來變形量作出預測,保證基坑安全。結合bp神經(jīng)網(wǎng)絡的高度非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基坑變形時間序列預測方法。在基坑開挖過程中,采取滾動預測的方法,不斷利用前期已有實測數(shù)據(jù)建模預測后期變形量,以實現(xiàn)信息化施工和動態(tài)控制。實例分析表明,bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有較高的預測精度,并能獲得滿意的預測結果。

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、機器學習等技術構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.

通過分析已有的承發(fā)包價格預測方法,選取bp神經(jīng)網(wǎng)絡對承發(fā)包價格發(fā)展變化進行預測,并建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程承發(fā)包價格預測模型,以西安市磚混結構住宅為例,證明了該模型具有很好的實用性和可操作性。