人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)汽車齒輪鋼淬透性
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)汽車齒輪鋼淬透性
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車座椅舒適度評(píng)價(jià)模型 (2)
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★首選渠道:租車公司 杭州租車公司在婚車租賃這一方面實(shí)力比較雄厚,從最普通的中高 級(jí)級(jí)車到最頂級(jí)的豪華車都有,可以提供的選擇較多。但是由于自有車 輛需要有養(yǎng)護(hù)、停車、專業(yè)司機(jī)等方面的支出,所以它的價(jià)格相對(duì)于消 費(fèi)而言,沒有太大的商量余地。 ★常見渠道:婚慶公司 婚慶公司通常會(huì)向新人提供“套餐服務(wù)”,包括了主持策劃、攝像、 dvd、鮮花和整個(gè)車隊(duì)而且價(jià)格看上去會(huì)很誘人。大部分的婚慶公司的 婚輛都是從外面租賃而來,只不過它們得到的是“批發(fā)價(jià)”。有個(gè)別婚慶 公司不求服務(wù)質(zhì)量,甚至向一些私人車主來借車來業(yè)務(wù),在服務(wù)質(zhì)量和 車型上都得不到保障。 ★新興渠道:網(wǎng)絡(luò)租車杭州租車網(wǎng)http://www.***.***/ 隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和電子商務(wù)的不斷發(fā)達(dá),在婚嫁類專業(yè)網(wǎng)站和一些電 子商務(wù)網(wǎng)站上租借婚車,也成了婚車租賃的主要渠道之一。這些網(wǎng)站都 提供了一個(gè)信息平臺(tái),使婚車的價(jià)格
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車座椅舒適度評(píng)價(jià)模型
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車座椅舒適度評(píng)價(jià)模型
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型
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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(duì)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(jià)預(yù)測(cè)模型.
冶金過程對(duì)齒輪鋼窄淬透性的影響與控制
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采用電爐煉鋼短流程生產(chǎn)20crmntih工藝,對(duì)影響淬透性的冶金因素進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)工藝過程對(duì)化學(xué)成份控制精度的影響因素并進(jìn)行研究?jī)?yōu)化,建立電爐短流程生產(chǎn)齒輪鋼20crmntih子鋼號(hào)工藝模型,加強(qiáng)從加料到精煉全過程控制,確保產(chǎn)品成份。
淺析20CrMnTi滲碳齒輪鋼的淬透性
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淬透性是齒輪鋼的重要特性,鋼材淬透性的穩(wěn)定與否對(duì)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(shí)際意義?,F(xiàn)通過理論分析和實(shí)驗(yàn),探討了20crmnti滲碳齒輪鋼成分對(duì)于淬透性的影響。
基于多支持向量機(jī)齒輪鋼淬透性預(yù)報(bào)方法的研究
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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(cè)模型。針對(duì)這一問題,提出了一種多支持向量機(jī)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(gè)數(shù)和子模型的輸入。同時(shí),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(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。仿真結(jié)果表明,采用多支持向量機(jī)建立的鋼材淬透性預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)報(bào)土壤墑情中的應(yīng)用
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依據(jù)從2005年1~12月所采集的365組試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立了一個(gè)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(shí)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(dòng)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(bào)出土壤水分信息。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型 (2)
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路軟基沉降預(yù)測(cè)模型
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4.5
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(cè)資料進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)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(shí)間預(yù)報(bào).研究表明,所建議的模型較傳統(tǒng)沉降預(yù)測(cè)模型具有顯著的優(yōu)越性,應(yīng)用前景廣闊.
飽和醇結(jié)構(gòu)-保留定量相關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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4.4
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(shí)預(yù)測(cè),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(cè)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(cè)有機(jī)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(xiàng)目評(píng)判模型
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)項(xiàng)目評(píng)判模型——房地產(chǎn)租(售)價(jià)預(yù)測(cè)就是對(duì)房地產(chǎn)租(售)價(jià)未來水平的估計(jì).對(duì)房地產(chǎn)投資決策而言,預(yù)測(cè)出房地產(chǎn)租(售)價(jià)各種可能的結(jié)果,特別是給出定量的評(píng)價(jià)、分析,是房地產(chǎn)投資決策必不可少的工作之一.運(yùn)用模糊系統(tǒng)和...
BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建筑物沉降預(yù)測(cè)中應(yīng)用
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以bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),建立預(yù)測(cè)模型,以小區(qū)某棟建筑物1期~8期的沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并對(duì)9期~12期實(shí)際觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行了比較,結(jié)果比較理想,從而驗(yàn)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(cè)是可行的。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型
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利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)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(jià)預(yù)測(cè)模型,指出該預(yù)測(cè)模型可對(duì)不同情況的工程造價(jià)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),實(shí)例檢驗(yàn)證明,該方法收斂速度快,預(yù)測(cè)的可靠性令人滿意。
大型組合結(jié)構(gòu)整體性分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
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4.4
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(shí)際上無法實(shí)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(duì)某大型壓機(jī)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。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在水土流失中的應(yīng)用
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4.7
長(zhǎng)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(guó)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(duì)水土流失程度進(jìn)行檢測(cè)和分析是當(dāng)前學(xué)科領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投資項(xiàng)目效益評(píng)估模型
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4.6
投資項(xiàng)目的效益評(píng)估是整個(gè)投資活動(dòng)的關(guān)鍵。闡述了投資項(xiàng)目效益評(píng)估的基本理論;借助現(xiàn)代的數(shù)學(xué)計(jì)量方法,運(yùn)用效益評(píng)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(píng)估的的可行性,建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效益評(píng)估模型,并利用該模型進(jìn)行了實(shí)證分析。
變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在成礦預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
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4.5
針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測(cè)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(dòng)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(shí)現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測(cè)模型,經(jīng)用華南26個(gè)巖體檢驗(yàn),回憶率及預(yù)測(cè)率均高達(dá)100%。該方法提供了一種面向具體問題的動(dòng)態(tài)解決方案,在成礦預(yù)測(cè)工作中具有一定的實(shí)用性。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪鋼窄淬透性預(yù)報(bào)模型的研究
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頁(yè)數(shù):未知
4.7
對(duì)齒輪鋼淬透性預(yù)報(bào)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(cè)模型方面的應(yīng)用,運(yùn)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)爐連續(xù)生產(chǎn)的100爐實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行齒輪鋼淬透性回歸分析。結(jié)果表明,實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)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(shí)現(xiàn)窄淬透性的控制。采用優(yōu)化后的淬透性預(yù)報(bào)模型成功地進(jìn)行了20crmntih子鋼號(hào)的開發(fā),實(shí)現(xiàn)了窄成分的控制。
天鋼保淬透性齒輪鋼的生產(chǎn)實(shí)踐
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4.7
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(jì)算得出合理的成分控制范圍,并設(shè)計(jì)了一套適用于現(xiàn)場(chǎng)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(diǎn)。檢測(cè)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)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(jià)預(yù)測(cè)模型,指出該預(yù)測(cè)模型可對(duì)不同情況的工程造價(jià)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),實(shí)例檢驗(yàn)證明,該方法收斂速度快,預(yù)測(cè)的可靠性令人滿意?! ?/p>
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投標(biāo)報(bào)價(jià)決策模型
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4.3
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(bào)價(jià)模型,通過仿真模擬確定標(biāo)高金水平,并用實(shí)例驗(yàn)證了其可靠性,為承包商作出合理報(bào)價(jià)決策提供了科學(xué)依據(jù)。
基坑變形灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用
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4.5
針對(duì)基坑變形預(yù)測(cè)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(cè)基坑變形的新方法。用一樁錨聯(lián)合支護(hù)體系實(shí)例進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,得到支護(hù)體系的不同預(yù)測(cè)模型的組合預(yù)測(cè)值。研究結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差比gm(1,1)預(yù)測(cè)模型小;與bp預(yù)測(cè)模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監(jiān)測(cè)中,為了更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)基坑變形,可以采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與bp預(yù)測(cè)相結(jié)合的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。
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擅長(zhǎng)專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林