統(tǒng)計分析繼電器貯存壽命神經(jīng)網(wǎng)絡預測

徽派建筑是我國四大古建筑流派之一,木構件是徽派建筑的核心.準確預測徽派木構件的壽命,對于古建筑的保護具有重要的意義.目前系統(tǒng)考慮多種因素對木構件壽命共同影響的研究較少,elman神經(jīng)網(wǎng)絡是一種典型的多層動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡,通過存儲內(nèi)部狀態(tài)使其具備映射動態(tài)特性的功能,從而使系統(tǒng)具有適應時變特性的能力,可用于預測木構件復雜的非線性時變系統(tǒng)的建模.針對基本的elman神經(jīng)網(wǎng)絡存在訓練速度慢、容易陷入局部極小值的特點,使用帶有自適應變異算子的粒子群優(yōu)化算法對基本的elman神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進,優(yōu)化網(wǎng)絡中各層之間的連接權值,提高學習速度,并在全局范圍內(nèi)尋找最優(yōu)解.仿真結果表明,改進后的網(wǎng)絡能較準確地擬合訓練值,并進行有效預測,能夠較好應用于徽派古建筑壽命預測.

bp神經(jīng)網(wǎng)絡在基坑變形預測分析中的應用——本文提出了基坑變形預測與分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法，建立了基坑變形預測分析的模型，應用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)絡在基坑變形預測分析中的可行性、有效性?！　?/p>

建筑節(jié)能是當今城市建設和社會發(fā)展的前沿和研究熱點,對建筑的能耗現(xiàn)狀進行綜合分析與評估是進行節(jié)能改造或節(jié)能設計的前提和基礎,而建立反映能耗變化的預測模型是從宏觀尺度上分析認識建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對常規(guī)bp網(wǎng)絡算法收斂速度慢、易陷入局部最小點的缺點,采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進行預測,構造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑物用電量預測模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對預測模型進行了仿真預測。結果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。

神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測法在軟基沉降預測中的應用——通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測模型，對軟基沉降序列進行了非線性組合預測。預測結果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡組合預測的結果比各單項模型預測的結果都好，提高了軟基沉降的預測精度，可進一步推廣應用?！　?/p>

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

路網(wǎng)規(guī)模研究是公路網(wǎng)規(guī)劃的重要內(nèi)容?？紤]影響公路網(wǎng)合理規(guī)模的多種因素,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的公路網(wǎng)規(guī)模預測方法,并建立了模擬路網(wǎng)規(guī)模與其影響因素間的非線形關系預測模型。步驟依次為:改進傳統(tǒng)的bp算法、合理確定影響因素、建立預測模型、模型的訓練與檢驗、數(shù)據(jù)預測。預測結果表明,該方法客觀、合理,預測精度高,實用性強,具有較強的理論與實際應用價值。

介紹了風電功率預測的背景，對風電功率預測進行了理論分析，分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率預測流程和預測結果誤差的評價指標。以matlab軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱為仿真平臺，搭建bp神經(jīng)網(wǎng)絡，進行了功率預測仿真，預測結果均方根誤差分別為6．97％、200．59％。兩組仿真對比結果表明，基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率預測在短期預測中是可行的．

砂土地震液化的神經(jīng)網(wǎng)絡預測——分析了砂土地震液化預測方法的研究現(xiàn)狀，采用改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型對收集的樣本進行了學習和預測，取得較好的預測效果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測軟土地基沉降——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)絡較強的非映射能力來預測軟土地基的沉降，利用實測資料來對復雜的非線性的土工結構進行直接建模，并計算出軟土地基的沉降值，獲得滿意的效果...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在預測軟基沉降中的應用研究——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)絡預測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數(shù)據(jù)，進行了軟土地基最終沉降量的預測，取得了較為理想的效果。證明神經(jīng)網(wǎng)絡法能避免傳統(tǒng)方法計算過程中各種人為因素...

根據(jù)建筑物實測沉降利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論,建立了前饋網(wǎng)絡預測模型并提出新的學習算法,結合某建筑物糾偏工程實例對建筑物沉降進行了預測.預測結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡方法是可行且有效的.

鑒于前人推導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、單軸抗壓強度、抗拉強度、靜態(tài)彈性模量等為影響因子,建立了bp預測網(wǎng)絡模型,并利用此模型對我國常見的4種巖石鎬形齒截割參數(shù)進行了預測。檢驗及預測的結果表明建立的預測網(wǎng)絡運行穩(wěn)定,預測結果良好,對截割力的預測優(yōu)于理論計算結果,對截槽寬和截割厚度最優(yōu)比值、截割比能耗的預測結果良好,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。

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

強烈的地震給人們生命財產(chǎn)帶來巨大損失,為了能夠在地震之前預測出建筑物震害,提出一多層磚房為例。利用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱,建立一種基于貝葉斯正則算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并以過去發(fā)生地震地區(qū)的多層磚房調(diào)查數(shù)據(jù)為震害因子的震害預測方法。結果表明:對多層磚房的震害樣本的預測達到理想效果。

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)絡較強的非映射能力來預測軟土地基的沉降,利用實測資料來對復雜的非線性的土工結構進行直接建模,并計算出軟土地基的沉降值,獲得滿意的效果。結果顯示,人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用于軟土地基沉降的前景是非常廣闊的。

由于目前只有很少一部分建筑師能掌握復雜的建筑能耗分析,因此本文利用matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡,將影響建筑能耗的18個因素作為網(wǎng)絡的輸入,進行學習訓練,最后通過測試樣本點數(shù)據(jù)預測建筑能耗,并與dest-h模擬計算得到的結果比較,發(fā)現(xiàn)相對誤差在3.5%以內(nèi),驗證了該網(wǎng)絡模型的可行性。該方法使建筑師在設計階段能夠簡單且準確地獲得設計建筑的能耗。

針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題,將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結合,采用非線性神經(jīng)元構成的神經(jīng)網(wǎng)絡結構,把對應的網(wǎng)絡輸入、輸出表達為輸入、輸出信息的模糊數(shù)隸屬度,建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的深基坑施工變形預測模型.結果表明,利用模糊度隸屬函數(shù)對基坑施工進行動態(tài)控制具有較好的實用效果.

基于均勻設計的神經(jīng)網(wǎng)絡預測焊條熔化特性——利用vb語言開發(fā)了均勻設計軟件并進行配方均勻設計試驗，對神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立進行了詳細的研究，用均勻設計的樣本對建立的預測纖維素型焊條熔化特性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，試驗結果表明：該模型可根據(jù)藥皮成分...

本文結合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學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)絡預測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對?？谑猩唐纷≌瑑r格的研究具有一定的指導作用。

利用matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡,將影響建筑能耗的18個因素作為網(wǎng)絡的輸入,進行學習訓練,最后通過測試樣本點數(shù)據(jù)預測建筑能耗,與dest-h模擬計算得到的結果比較,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)絡模型的準確性。該方法使建筑人員在設計階段就能快速且準確地獲得設計建筑的能耗。

為研究嚴寒地區(qū)建筑熱環(huán)境和人體熱舒適,于2004年9月至2005年12月在哈爾濱進行了20次現(xiàn)場研究,測量了室內(nèi)熱舒適參數(shù).利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法,建立了嚴寒地區(qū)建筑pmv的bp神經(jīng)網(wǎng)絡評判模型,實現(xiàn)了對嚴寒地區(qū)建筑熱環(huán)境內(nèi)pmv的智能化預測.現(xiàn)場研究結果驗證表明,該模型預測的嚴寒地區(qū)建筑熱環(huán)境內(nèi)pmv與實際主觀調(diào)查吻合.

提出了根據(jù)實測數(shù)據(jù)構造神經(jīng)網(wǎng)絡變形預測模型的基本思路,構造出基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡變形預測模型,并給出應用實例分析。結果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡應用于變形預測效果良好,具有一定參考價值和指導意義。