人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖體結(jié)構(gòu)面分組方法

研究目的:本文以天津市河北大街混合梁斜拉橋?yàn)楣こ瘫尘?基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出適用于混合梁斜拉橋的分步識別方法,分別采用概率和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對子結(jié)構(gòu)和鋼主梁子結(jié)構(gòu)局部構(gòu)件進(jìn)行損傷識別。此外還提出適用于鋼主梁局部構(gòu)件識別的動(dòng)-靜組合損傷指標(biāo),并建立相應(yīng)的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型,分別針對單損傷、雙損傷和三損傷的不同損傷情況進(jìn)行數(shù)值模擬。研究結(jié)論:識別結(jié)果表明:(1)本文所提出的分步識別方法具有較高的識別精度,網(wǎng)絡(luò)識別速度快,適用于大型混合梁斜拉橋的智能診斷過程;(2)所提出的動(dòng)-靜組合損傷指標(biāo)對混合梁斜拉橋的局部損傷識別也較為敏感;(3)單處損傷測試工況中,識別精度幾乎高達(dá)100%;(4)在兩處和三處損傷測試工況中,位置識別正確率分別達(dá)到82.61%和78.3%。

為簡化震害預(yù)測工作,提出一種以房屋普查數(shù)據(jù)為震害影響因子并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為工具的震害預(yù)測方法。從以往震害實(shí)例中選取了具有典型破壞特點(diǎn)的建筑物作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,用收集的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練并得到了收斂的網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用此收斂的網(wǎng)絡(luò)對一組新的房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測,結(jié)果表明了運(yùn)用此方法和模型的實(shí)用性。

對日益廣泛應(yīng)用于建筑結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征以及誤差反向傳播的多層感知器網(wǎng)絡(luò)(bp網(wǎng)絡(luò))的多種改進(jìn)算法進(jìn)行了介紹,分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、控制以及損傷診斷等領(lǐng)域中的應(yīng)用情況,對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推廣應(yīng)用具有一定指導(dǎo)意義。

對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)控制中的應(yīng)用做了綜合評述。介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制原理,總結(jié)了結(jié)構(gòu)控制中常見的網(wǎng)絡(luò)模型,闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)控制中的應(yīng)用情況,并對未來的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

簡述傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)近似重分析技術(shù)的缺點(diǎn)與不足,介紹bp網(wǎng)絡(luò)的原理、算法,利用bp網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從n維設(shè)計(jì)空間到m維任意非線形映射的特點(diǎn),通過不同設(shè)計(jì)變量的訓(xùn)練樣本集對bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,然后輸出擬合值。經(jīng)過分析,證明在結(jié)構(gòu)近似重分析中,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)變量到結(jié)構(gòu)響應(yīng)之間的映射。

利用matlab編寫核心程序,實(shí)現(xiàn)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)選型優(yōu)化設(shè)計(jì)。結(jié)果表明,該方法能較好的進(jìn)行網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的選型,從而節(jié)約建造成本。

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)...

為了評定舊水泥路面的綜合性能,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取6項(xiàng)易得指標(biāo)建立舊水泥混凝土路面綜合性能評價(jià)模型。使用代表性強(qiáng)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,得出該評價(jià)模型具有較高的準(zhǔn)確性,并將該模型應(yīng)用于實(shí)際工程中,效果優(yōu)良。

簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn),并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì)和建筑運(yùn)行能耗評價(jià)等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形性狀研究中的應(yīng)用——基坑工程不僅要保證維護(hù)結(jié)構(gòu)本身的安全，而且要保證周圍建(構(gòu))筑物的安全和正常使用。開展基坑工程變形性狀研究具有重要意義。影響基坑變形的因素很復(fù)雜，傳統(tǒng)的計(jì)算方法已無法準(zhǔn)確預(yù)測基坑的變形。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(an...

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(yùn)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(shí)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(jì)算出軟土地基的沉降值，獲得滿意的效果...

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(jì)算過程中各種人為因素...

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量評價(jià)

根據(jù)建筑物實(shí)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(shí)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(jì)算值與實(shí)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(yàn)及預(yù)測的結(jié)果表明建立的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)運(yùn)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(jì)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(jì)算和經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算精度有了很大提高,能更好的滿足工程要求。

針對電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn),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(shí)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。

在運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上,將pso與bp算法相結(jié)合,充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢,并通過實(shí)例驗(yàn)證了方法的可行性?？梢钥闯?運(yùn)用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高,收斂速度加快,預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。

鑒于震害成因的復(fù)雜性，本文應(yīng)用模糊人工網(wǎng)絡(luò)方法來對震害進(jìn)行分析預(yù)測。由于不同地區(qū)不同類型的構(gòu)造物的震害差異很大，本文提出應(yīng)針對不同類型的構(gòu)造物篩選出影響其震害的主要因素，然后采用地區(qū)性的震害資料對所建成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，這樣得到的網(wǎng)絡(luò)才能達(dá)到預(yù)測區(qū)域震害的地區(qū)。最后，本文以量大面廣的多層磚房為例，以云南省近向年來的幾次大地震的災(zāi)害資料為樣本，進(jìn)行了模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑與訓(xùn)練，其結(jié)果說明，這

為在繼電器的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)階段通過多個(gè)評價(jià)指標(biāo)評價(jià)其整體品質(zhì),研究了多層次綜合評判模型的可計(jì)算性。該模型依據(jù)電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案關(guān)于技術(shù)性能和成本的綜合評價(jià)指標(biāo)體系,并通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的評判方法的研究而建立。實(shí)例證明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個(gè)全新的途徑。

造價(jià)估算是建筑工程項(xiàng)目可行性研究中關(guān)鍵性的工作,其結(jié)果直接影響投資決策的判斷。針對現(xiàn)行造價(jià)估算方法存在未考慮造價(jià)的動(dòng)態(tài)性且受主觀因素影響的缺陷,引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,根據(jù)其基本原理,結(jié)合影響住宅工程造價(jià)的主要因素,利用matlab平臺建立了造價(jià)估算的數(shù)學(xué)模型,并用重慶市區(qū)已建典型工程資料對模型進(jìn)行了訓(xùn)練和檢驗(yàn),證明了此方法的可行性。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土參數(shù)反分析中的應(yīng)用——在運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深基坑巖土參數(shù)進(jìn)行反分析的基礎(chǔ)上，將pso與bp算法相結(jié)合。充分發(fā)揮pso全局尋優(yōu)的能力和bp算法局部細(xì)致搜索優(yōu)勢，并通過實(shí)例驗(yàn)證了方法的可行性?？梢钥闯?，運(yùn)用該方法可以使學(xué)習(xí)效率增高，收斂速...

文章針對會計(jì)要素信息確認(rèn)方式的滯后性,分析了傳統(tǒng)erp系統(tǒng)下財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)一體化模塊會計(jì)數(shù)據(jù)自動(dòng)轉(zhuǎn)化的流程,提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一智能化理論工具進(jìn)行會計(jì)確認(rèn)的新方法,該思路能充分發(fā)揮現(xiàn)代信息技術(shù)在數(shù)據(jù)處理上的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)更高效的會計(jì)核算信息處理.