基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化工設(shè)備MRO采購預(yù)測

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)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(luò)預(yù)測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預(yù)測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

利用matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將影響建筑能耗的18個因素作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,最后通過測試樣本點數(shù)據(jù)預(yù)測建筑能耗,與dest-h模擬計算得到的結(jié)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(luò)模型的準確性。該方法使建筑人員在設(shè)計階段就能快速且準確地獲得設(shè)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(yù)測將有重要的現(xiàn)實意義，應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對工程進度進行預(yù)測，得到的預(yù)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(luò),結(jié)合自貢住宅市場的實際情況,建立兩類bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型:基于時間序列的趨勢預(yù)測模型、基于影響因素的回歸預(yù)測模型,預(yù)測了自貢房地產(chǎn)市場價格走勢。模擬預(yù)測2010年的結(jié)果證明了2011年房價預(yù)測的有效性,可為自貢城市建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的指導(dǎo)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(luò)對該工程的深基坑沉降數(shù)據(jù)進行擬合和預(yù)測分析,采用c語言編寫程序進行預(yù)測。結(jié)果表明,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預(yù)測結(jié)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(dǎo)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?zāi)B(tài)分解(eemd)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的邊坡變形預(yù)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(luò)預(yù)測模型,最后疊加各子序列預(yù)測值得到邊坡變形最終預(yù)測結(jié)果。與gm(1,1)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比分析表明,該算法預(yù)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(yù)測值和較好的全局預(yù)測精度。

對公路網(wǎng)規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)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(luò)的公路網(wǎng)規(guī)模預(yù)測模型,并對安徽省公路網(wǎng)合理規(guī)模進行了預(yù)測,以促進公路網(wǎng)建設(shè)與發(fā)展。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形預(yù)測分析中的應(yīng)用——本文提出了基坑變形預(yù)測與分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了基坑變形預(yù)測分析的模型，應(yīng)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(luò)在基坑變形預(yù)測分析中的可行性、有效性。　　

在對某基坑工程采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)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(yù)測結(jié)果跳不出訓(xùn)練樣本以及訓(xùn)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(luò)訓(xùn)練算法進行了改進.研究結(jié)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(luò)在訓(xùn)練時間和預(yù)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(luò)在訓(xùn)練樣本時的迭代次數(shù)最少為74次,采用共軛梯度法的預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果的誤差最大為2.4％,而采用牛頓法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值則比較均衡,預(yù)測結(jié)果相對最佳.

根據(jù)盾構(gòu)施工引起地表沉降的具體問題,結(jié)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(yù)測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練和測試,測試結(jié)果表明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行盾構(gòu)隧道施工的地表沉降預(yù)測是可行的,可用于工程實踐。

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

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分析處理復(fù)雜非線性問題的一種有效方法,是目前廣泛應(yīng)用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已被逐漸應(yīng)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(xué)與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了基于因果關(guān)系理論來確定bp網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,基于協(xié)整理論來分析bp網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性,基于學(xué)習(xí)率可變的動量bp算法的用于研究經(jīng)濟領(lǐng)域問題的改進bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,加強了網(wǎng)絡(luò)模型的理論基礎(chǔ),提高了網(wǎng)絡(luò)模型的質(zhì)量,并將其應(yīng)用于西北建筑業(yè)的預(yù)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(luò)算法來預(yù)測深基坑沉降的方法,結(jié)合具體工程實例,構(gòu)建了預(yù)測深基坑周邊地表沉降具體bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測結(jié)果表明,該模型有較高的預(yù)測精度,可作為預(yù)測沉降的一種新方法。

應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(dǎo)，同時可反饋設(shè)計，從而達到控制基坑支護變形的目的。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地基土壓縮指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)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(luò)方法對土壓縮指數(shù)進行預(yù)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(jié)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(luò)模型,預(yù)測樁體水平位移.結(jié)果表明,不同工況下的預(yù)測精度不同,樁體位移較大時預(yù)測精度較高,位移較小時預(yù)測精度較差;對于工況變化時位移曲線的變化趨勢,預(yù)測結(jié)果的適應(yīng)性良好;bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測樁體水平位移具有較高的可行性和可靠性.

為了預(yù)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(luò)預(yù)測最終沉降量模型.結(jié)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(luò)預(yù)測了其各自最終沉降量.通過檢驗樣本驗證,預(yù)測精度較高,能夠滿足實際需要.并對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路建設(shè)中的應(yīng)用提出了一些注意事項.

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(yù)測,保證基坑安全。結(jié)合bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形時間序列預(yù)測方法。在基坑開挖過程中,采取滾動預(yù)測的方法,不斷利用前期已有實測數(shù)據(jù)建模預(yù)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(luò)模型具有較高的預(yù)測精度,并能獲得滿意的預(yù)測結(jié)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(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建一個汽車故障率預(yù)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(luò)的基本理論和概念,同時將其應(yīng)用到汽車故障率預(yù)測中,可以提高故障率預(yù)測的準確度.

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測藥芯焊條耐磨性——應(yīng)用matlab語言及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包，通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對wrs型金屬基陶瓷藥芯焊條堆焊層耐磨性進行模擬和預(yù)測。結(jié)果表明，該方法能夠較準確地預(yù)測該藥芯焊條在泥砂磨損中的耐磨性能。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)機制,通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí),達到對知識進行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力,巖土工程的災(zāi)害預(yù)測問題可以看作是一個模式識別問題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預(yù)測模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項重要課題,近年來安全監(jiān)測技術(shù)發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現(xiàn)出"實時"、"遠程"、"非接觸"的特點。針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型監(jiān)測在巖土工程方面的應(yīng)用,應(yīng)用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對巖土工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測預(yù)報,并對預(yù)測結(jié)果進行了分析,說明了隱含層數(shù)對預(yù)測結(jié)果誤差的影響。通過比對,選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對巖土工程進行預(yù)測。

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程造價快速預(yù)測——快速而可靠的估算工程造價直接影響著招投標決策的合理性。該文根據(jù)建筑工程概預(yù)算原理,提出以主要特征指標作為典型樣本、將字符型轉(zhuǎn)化為數(shù)值型特征指標的快速估價方法,在主要特征指標中增加造價指數(shù);并以實例結(jié)合帶有...