人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的土壤水分預(yù)測

?1994-2010chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net 文章編號:1003-207(2002)01-0079-05 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三江平原土壤質(zhì)量 綜合評價與預(yù)測模型 樓文高 (上海水產(chǎn)大學(xué)海洋學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境系,上?！?00090) 摘　要:根據(jù)土壤質(zhì)量定量評價指標(biāo)分級體系生成足夠多代表性好的神以網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和檢驗用的樣本。建立神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型時,利用刪減或擴(kuò)張準(zhǔn)則確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最佳拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),避免“過擬合”現(xiàn)象,利用檢驗樣本監(jiān)控在訓(xùn)練過程中 不發(fā)生“過學(xué)習(xí)”現(xiàn)象,使建立的土壤質(zhì)量的綜合評價與預(yù)測模型具有較好的泛化能力和預(yù)測能力。對三江平原地 區(qū)主要耕作土壤質(zhì)量的綜合評價與預(yù)測結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測軟土地基沉降——簡要介紹了高速公路軟土地基的基本性質(zhì)和對高速公路的主要影響，充分運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非映射能力來預(yù)測軟土地基的沉降，利用實測資料來對復(fù)雜的非線性的土工結(jié)構(gòu)進(jìn)行直接建模，并計算出軟土地基的沉降值，獲得滿意的效果...

簡要介紹了高速公路軟土地基的基本性質(zhì)和對高速公路的主要影響,充分運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非映射能力來預(yù)測軟土地基的沉降,利用實測資料來對復(fù)雜的非線性的土工結(jié)構(gòu)進(jìn)行直接建模,并計算出軟土地基的沉降值,獲得滿意的效果。結(jié)果顯示,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軟土地基沉降的前景是非常廣闊的。

針對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的特點,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和復(fù)雜的非線性擬合能力,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp、elman、rbf三種模型用于短期負(fù)荷預(yù)測,建立了短期電力負(fù)荷預(yù)測模型,綜合考慮氣象、天氣等影響負(fù)荷因素進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測。某電網(wǎng)實際預(yù)測結(jié)果表明,rbf比bp、elman有更好的預(yù)測精度,更快的速度。

采用模擬機(jī)械壓實土壤的方法進(jìn)行5種載荷的土壤壓實試驗,測定不同深度處土壤水分的值,并與壓前土壤水分進(jìn)行了對比。結(jié)果表明:增大載荷和增加壓實次數(shù)都會使土壤水分損失,最大可使水分損失23.1%;壓實對一定的土壤層(25cm以內(nèi))的水分損失影響顯著,并且模擬載荷在200kg以內(nèi)對土壤的水分損失影響比較大。

根據(jù)建筑物實測沉降利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立了前饋網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型并提出新的學(xué)習(xí)算法,結(jié)合某建筑物糾偏工程實例對建筑物沉降進(jìn)行了預(yù)測.預(yù)測結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是可行且有效的.

鑒于前人推導(dǎo)的鎬形截齒破巖截割阻力和截割比能耗的理論公式計算值與實際值相差較大以及最優(yōu)截槽寬沒有定量表示,文中選取巖石密度、單軸抗壓強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、靜態(tài)彈性模量等為影響因子,建立了bp預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型,并利用此模型對我國常見的4種巖石鎬形齒截割參數(shù)進(jìn)行了預(yù)測。檢驗及預(yù)測的結(jié)果表明建立的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)運行穩(wěn)定,預(yù)測結(jié)果良好,對截割力的預(yù)測優(yōu)于理論計算結(jié)果,對截槽寬和截割厚度最優(yōu)比值、截割比能耗的預(yù)測結(jié)果良好,相對現(xiàn)有理論的計算和經(jīng)驗公式計算精度有了很大提高,能更好的滿足工程要求。

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提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)最終沉降的預(yù)測新方法,通過工程實例應(yīng)用,在較短的實測資料情況下,可獲得較小誤差的最終沉降量,所建立的模型預(yù)測精度高。

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.

在黃土高原甘肅省涇川縣,采用根鉆法對刺槐(robiniapseudoacacia)林地的細(xì)根和土壤水分進(jìn)行動態(tài)調(diào)查。結(jié)果表明:刺槐林地0～150cm土層是樹木細(xì)根的主要分布層,有87%以上的細(xì)根表面積分布。刺槐細(xì)根表面積垂直分布與剖面土壤水分間呈顯著正相關(guān)(p4月>6月>8月,刺槐細(xì)根表面積的動態(tài)變化為4月>6月>8月>10月。刺槐細(xì)根表面積動態(tài)與土壤含水量的季節(jié)動態(tài)不完全一致?？傮w上刺槐細(xì)根表面積季節(jié)動態(tài)與林地土壤含水量的相關(guān)性不顯著。

通過對涇川縣城關(guān)鄉(xiāng)的坡改梯研究,結(jié)果表明:裸地土壤水分變化受降雨影響較大,在不同時段表現(xiàn)形式不同。隨著土壤剖面深度的增加,土壤水分受氣候影響特別是降水波動的影響逐漸減少,隨著季節(jié)變化的特點增強(qiáng)。坡向與坡位對裸地土壤水分有著較大影響。從坡向看,陰坡向梯田土壤水分全年平均值比坡地高,陽坡向則是坡地比梯田高。從坡位看,土壤水分變化是坡上部>坡中部>坡下部。作物地生育期土壤水分隨著作物生長發(fā)育的加快而迅速下降,梯田與坡地的差異也逐步增大,作物收獲后進(jìn)入蓄墑期,土壤水分的差異又逐步縮小,梯田甚至超過坡地,特別是夏作物小麥,胡麻地土壤水分的變化大于秋作物洋芋,而且梯田大于坡地。梯田與坡地土壤水分橫斷面分布不一樣,坡地是中間低,兩邊高,水分分布呈\"v\"字形,而梯田是坎下高,坎邊低,水分分布呈階梯式\"～\"。

以河北平山縣崗南鎮(zhèn)低山丘陵區(qū)為研究對象,分析不同土層、坡位及坡向的土壤水分特征。結(jié)果表明:土壤水分滲透速率隨著時間的延長逐漸降低,最后達(dá)到穩(wěn)滲。土壤質(zhì)地大部分為多礫質(zhì),土壤總孔隙度在37.53%~48.12%之間,陽坡絕大部分是毛管孔隙。不同坡位>0.25mm土壤團(tuán)聚體含量,坡下明顯高于坡上,不同坡向>0.25mm的團(tuán)聚體呈現(xiàn):半陰坡>陰坡>陽坡,且隨土層加深含量增加。土壤容重,陰坡>陽坡>半陰坡。土壤蓄水能力,陰坡優(yōu)于陽坡;20~40cm的中層土壤蓄水能力優(yōu)于其它土層。

含碎石土壤水分入滲試驗研究——采用一維積水垂直入滲法測定含碎石土壤的入滲過程，分析碎石含量和碎石組成對土壤水分運動影響。對試驗數(shù)據(jù)采用kostiakov入滲公式擬合，得出反映入滲速率的擬合參數(shù)比值與土石比成冪函數(shù)關(guān)系；采用簡略的philip垂直入滲方程冪級...

基坑變形人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測及其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化——基坑變形人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測受網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的影響較大，選取適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)參數(shù)才能得到較優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。本文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化方法。以擋土樁樁頂水平位移預(yù)測為例，說明其具體預(yù)測步驟及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)...

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(jìn)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(fù)雜,對試樣而言又急需知道基體結(jié)構(gòu)參數(shù)與力學(xué)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(dá)到推知其力學(xué)性能、阻尼性能的課題。

以黃土高原區(qū)土壤為研究對象,通過土壤基本理化參數(shù)與土壤水分特征曲線的系列試驗,獲得了van-genuchten模型參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本。運用灰色理論對土壤基本理化參數(shù)進(jìn)行了灰色關(guān)聯(lián)度分析,建立了以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量,土壤水分特征曲線van-genuchten模型參數(shù)為輸出變量的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。研究結(jié)果表明:以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有機(jī)質(zhì)含量、全鹽量為輸入變量,運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對土壤水分特征曲線van-genuchten模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)測是可行的。所建立的灰色bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型下,van-genuchten模型參數(shù)α與參數(shù)n的預(yù)測值與檢驗值平均相對誤差都小于5%,建模樣本和檢驗樣本都具有較高的精確度。研究成果一方面有助于豐富黃土水力參數(shù)的理論研究,另一方面為土壤水分特征曲線的獲取提供技術(shù)支撐。

依據(jù)建筑物火災(zāi)危險性的影響因素,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及系統(tǒng)安全方法,建立了建筑物火災(zāi)危險性的評價指標(biāo)體系,該方法擺脫了評價過程中的隨機(jī)性和參評人員主觀上的不確定性及其認(rèn)識上的模糊性等缺點,大大提高了準(zhǔn)確性。為了驗證評價模型的準(zhǔn)確性,將該理論應(yīng)用到某高校圖書館火災(zāi)危險性評價中,快速、準(zhǔn)確地得到了安全評價結(jié)果,取得了滿意效果,為建筑物防火設(shè)計以及安全管理提供了可行的依據(jù)。

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用實踐等幾個方面分析研究了目前巖土工程位移預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的幾個問題,并提出了幾個可供借鑒的其它模型。最后,提出了一種進(jìn)行位移預(yù)測的進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并采用一個工程實例進(jìn)行了研究,其結(jié)果驗證了前述分析研究的結(jié)論,說明了本文分析的合理性。

用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測飽和砂土的液化勢——介紹了預(yù)測飽和砂土的液化勢的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，結(jié)合工程實例詳細(xì)闡述了該方法的建模、預(yù)測結(jié)果與實測值較為吻合，表明在工程抗震中運用這一方法的有效性.

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土工程位移預(yù)測研究——從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用實踐等幾個方面分析研究了目前巖土工程位移預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的幾個問題，并提出了幾個可供借鑒的其它模型。最后，提出了一種進(jìn)行位移預(yù)測的進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并采用一個工程實例進(jìn)行了研究...