人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報汽車齒輪鋼淬透性

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車座椅舒適度評價模型

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.

采用電爐煉鋼短流程生產(chǎn)20crmntih工藝,對影響淬透性的冶金因素進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)工藝過程對化學(xué)成份控制精度的影響因素并進(jìn)行研究優(yōu)化,建立電爐短流程生產(chǎn)齒輪鋼20crmntih子鋼號工藝模型,加強從加料到精煉全過程控制,確保產(chǎn)品成份。

淬透性是齒輪鋼的重要特性,鋼材淬透性的穩(wěn)定與否對鋼件熱處理后變形影響很大。因此研究分析齒輪鋼的淬透性具有重要的實際意義?，F(xiàn)通過理論分析和實驗,探討了20crmnti滲碳齒輪鋼成分對于淬透性的影響。

由于齒輪鋼淬透性與鋼的化學(xué)成分和組織結(jié)構(gòu)間存在非常復(fù)雜的關(guān)系,傳統(tǒng)方法難以建立準(zhǔn)確的預(yù)測模型。針對這一問題,提出了一種多支持向量機的建模方法,將影響淬透性的各因素按其相關(guān)性進(jìn)行分類,根據(jù)分類結(jié)果確定子模型個數(shù)和子模型的輸入。同時,為保證模型具有更好的擬合精度和泛化能力,在模型的訓(xùn)練中采用遺傳算法對支持向量機進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。仿真結(jié)果表明,采用多支持向量機建立的鋼材淬透性預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度。

依據(jù)從2005年1~12月所采集的365組試驗數(shù)據(jù),建立了一個能夠反映土壤墑情變化與氣候因素之間關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型共分輸入層、隱含層和輸出層3層。輸入層的輸入變量包括數(shù)據(jù)采集當(dāng)天的10cm、20cm和40cm深度的土壤含水量以及當(dāng)天的日照時數(shù),空氣濕度,平均氣溫和降雨量。輸出層的輸出變量包括1天后的10cm2、0cm和40cm深度的土壤含水量。模型的學(xué)習(xí)因子為0.1,動量因子為0.05。模型經(jīng)過25000次訓(xùn)練后收斂,收斂誤差為8×10-4,這說明該模型能夠很好的反映出輸出量與輸入量的關(guān)系,并能夠準(zhǔn)確預(yù)報出土壤水分信息。

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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(jìn)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.

以拓?fù)渲笖?shù)為結(jié)構(gòu)描述符,用基于levenberg-marquardt優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了醇類化合物的結(jié)構(gòu)與色譜保留值的相關(guān)性模型,用于未知醇類化合物在se-30和ov-3兩根色譜柱上保留指數(shù)的同時預(yù)測,其學(xué)習(xí)速率優(yōu)于文獻(xiàn)中普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,預(yù)測準(zhǔn)確度與普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法接近,但優(yōu)于多元線性回歸法,因而是一種較好的預(yù)測有機化合物氣相色譜保留指數(shù)的方法.

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)項目評判模型——房地產(chǎn)租(售)價預(yù)測就是對房地產(chǎn)租(售)價未來水平的估計.對房地產(chǎn)投資決策而言,預(yù)測出房地產(chǎn)租(售)價各種可能的結(jié)果,特別是給出定量的評價、分析,是房地產(chǎn)投資決策必不可少的工作之一.運用模糊系統(tǒng)和...

以bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),建立預(yù)測模型,以小區(qū)某棟建筑物1期～8期的沉降觀測數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并對9期～12期實際觀測值與預(yù)測值進(jìn)行了比較,結(jié)果比較理想,從而驗證了采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建筑物沉降的預(yù)測是可行的。

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(jìn)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。

大型裝備中普遍采用組合結(jié)構(gòu),其整體工作性能取決于預(yù)緊元件的預(yù)緊參數(shù)。確定預(yù)緊參數(shù)的傳統(tǒng)方法不適用于大型結(jié)構(gòu),有限元法的分析次數(shù)又過多,實際上無法實現(xiàn)。文章提出用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代有限元進(jìn)行整體性分析的方法,并針對某大型壓機建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明,用該方法可快速完成復(fù)雜組合結(jié)構(gòu)的整體性分析,且精度較高。

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(dǎo)致水土流失嚴(yán)重。利用bp網(wǎng)絡(luò)模型對水土流失程度進(jìn)行檢測和分析是當(dāng)前學(xué)科領(lǐng)域的一個熱門話題。

投資項目的效益評估是整個投資活動的關(guān)鍵。闡述了投資項目效益評估的基本理論;借助現(xiàn)代的數(shù)學(xué)計量方法,運用效益評估的指標(biāo)體系,研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行效益評估的的可行性,建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效益評估模型,并利用該模型進(jìn)行了實證分析。

針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測模型結(jié)構(gòu)難以確定的問題,詳細(xì)闡述了一種在模型訓(xùn)練中進(jìn)行隱層數(shù)目及隱層單元數(shù)目動態(tài)調(diào)整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并以vc++為開發(fā)工具實現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測模型,經(jīng)用華南26個巖體檢驗,回憶率及預(yù)測率均高達(dá)100％。該方法提供了一種面向具體問題的動態(tài)解決方案,在成礦預(yù)測工作中具有一定的實用性。

對齒輪鋼淬透性預(yù)報的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在預(yù)測模型方面的應(yīng)用,運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對轉(zhuǎn)爐連續(xù)生產(chǎn)的100爐實際數(shù)據(jù)進(jìn)行齒輪鋼淬透性回歸分析。結(jié)果表明,實測值與預(yù)測數(shù)據(jù)線性相關(guān)系數(shù)均在0.93以上,端淬控制模型具有高的準(zhǔn)確性,可實現(xiàn)窄淬透性的控制。采用優(yōu)化后的淬透性預(yù)報模型成功地進(jìn)行了20crmntih子鋼號的開發(fā),實現(xiàn)了窄成分的控制。

天鋼在現(xiàn)有的裝備條件下成功開發(fā)了保淬透性齒輪鋼20crmntih。根據(jù)淬透性要求,計算得出合理的成分控制范圍,并設(shè)計了一套適用于現(xiàn)場控制的控制表。介紹了20crmntih轉(zhuǎn)爐—lf精煉—連鑄—連軋流程生產(chǎn)線的關(guān)鍵工藝控制點。檢測結(jié)果符合相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)要求。20crmntih的成功開發(fā)完善了天鋼的產(chǎn)品線,進(jìn)一步提高了天鋼產(chǎn)品的市場競爭力。

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(jìn)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>

利用matlab編程語言構(gòu)造了三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投標(biāo)報價模型,通過仿真模擬確定標(biāo)高金水平,并用實例驗證了其可靠性,為承包商作出合理報價決策提供了科學(xué)依據(jù)。

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(hù)體系實例進(jìn)行了預(yù)測研究,得到支護(hù)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(zhǔn)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(jìn)行預(yù)測。