遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)電產(chǎn)品綠色度評(píng)價(jià)

由于地下工程巖土力學(xué)參數(shù)的復(fù)雜性,在實(shí)際工程設(shè)計(jì)和施工中,要想得到比較準(zhǔn)確的巖土力學(xué)參數(shù)是比較困難的,而巖土參數(shù)對(duì)地下工程的設(shè)計(jì)和施工的成敗具有很重要的意義。本文利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法結(jié)合數(shù)值模擬試驗(yàn)對(duì)地下工程巖土力學(xué)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化反分析,并取得了良好的效果。

為了評(píng)價(jià)機(jī)電產(chǎn)品的綠色性能,根據(jù)綠色產(chǎn)品的特征,提出應(yīng)用面向產(chǎn)品全生命周期的模糊層次分析法對(duì)機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行綠色度綜合評(píng)價(jià)。統(tǒng)籌考慮機(jī)電產(chǎn)品整個(gè)生命周期中的綠色屬性,根據(jù)產(chǎn)品及其評(píng)價(jià)指標(biāo)的層次特性,應(yīng)用層次分析方法建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合模糊評(píng)判法對(duì)產(chǎn)品的"綠色"特性進(jìn)行評(píng)價(jià),并以此作為產(chǎn)品的方案比較或進(jìn)行綠色設(shè)計(jì)和綠色制造的決策依據(jù)。實(shí)例證明,采用模糊層次分析法對(duì)機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行綠色度綜合評(píng)價(jià)是合理可行的。

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式下的工程造價(jià)快速估算研究——針對(duì)工程項(xiàng)目建設(shè)前期對(duì)造價(jià)估算誤差大、難度大、編制時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn)，通過設(shè)立以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的新型造價(jià)快速估算方法，可以使工程項(xiàng)目初期造價(jià)估算更合理、準(zhǔn)確、快捷，并為項(xiàng)目投資評(píng)估及投標(biāo)報(bào)價(jià)提供依據(jù)。

皮爾—遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)深厚軟基沉降中的應(yīng)用——依托某高速公路應(yīng)用塑料排水板堆載預(yù)壓法處理深厚軟基的工程實(shí)踐．運(yùn)用皮爾一遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其沉降觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析、預(yù)測(cè)．研究結(jié)果顯示該方法預(yù)測(cè)精度高，說明這種方法對(duì)軟土地基沉降的預(yù)測(cè)是有效的．

針對(duì)工程項(xiàng)目建設(shè)前期對(duì)造價(jià)估算誤差大、難度大、編制時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn),通過設(shè)立以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的新型造價(jià)快速估算方法,可以使工程項(xiàng)目初期造價(jià)估算更合理、準(zhǔn)確、快捷,并為項(xiàng)目投資評(píng)估及投標(biāo)報(bào)價(jià)提供依據(jù)。

目前常見的沉降預(yù)測(cè)方法有灰色系統(tǒng)模型、時(shí)間序列分析法、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法等。針對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)過擬合和局部最優(yōu)的缺點(diǎn),部分學(xué)者利用遺傳算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值優(yōu)化。但是遺傳算法對(duì)于因監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而造成變形預(yù)測(cè)結(jié)果不佳的優(yōu)化效果有限。因此引入自適應(yīng)增強(qiáng)算法對(duì)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)。并利用某高層建筑基坑實(shí)測(cè)50期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用自適應(yīng)增強(qiáng)算法改進(jìn)之后的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在滿足工程監(jiān)測(cè)精度要求的前提下,在mape、mae、mse三項(xiàng)精度指標(biāo)上分別提高80.57%、81.04%、70.83%。

隨著我國(guó)智能電網(wǎng)建設(shè)的快速發(fā)展,電力建設(shè)市場(chǎng)日益壯大以及電力投資主體日益多元化,“如何控制和降低工程造價(jià)”的問題便凸顯出來。本文通過引入基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立輸電線路造價(jià)估算模型,通過大量樣本學(xué)習(xí)將隱含在數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)系用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和參數(shù)表達(dá)出來,擬合出輸電線路工程量和造價(jià)之間的非線形映射關(guān)系,從而為解決智能電網(wǎng)輸電線路施工成本估算問題提供理論和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

針對(duì)現(xiàn)階段公路隧道照明控制存在的一些問題,以及電能大量浪費(fèi)的現(xiàn)象,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為切入點(diǎn),搭建了無(wú)線控制網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對(duì)隧道照明系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制及遠(yuǎn)程監(jiān)控。詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和控制流程,并利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化,從而有效地提高了照明效率,降低了能耗。

根據(jù)綠色家電產(chǎn)品的綠色特性,建立綠色度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并分析評(píng)價(jià)體系的主要屬性:能源、材料、環(huán)境與人機(jī)工程等,提出了綠色度的模糊綜合評(píng)判方法,以提高綠色設(shè)計(jì)與綠色制造的能力。

針對(duì)制造業(yè)機(jī)電產(chǎn)品加工綠色性評(píng)價(jià)過程中存在著大量的灰色性問題,通過對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)評(píng)價(jià)方法的學(xué)習(xí)與研究,提出了利用多層次灰色決策模型對(duì)機(jī)電產(chǎn)品綠色加工性進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)機(jī)電產(chǎn)品的加工特點(diǎn),通過對(duì)綠色加工評(píng)價(jià)指標(biāo)集、關(guān)聯(lián)系數(shù)等內(nèi)容的討論,首先構(gòu)建了機(jī)電產(chǎn)品加工的灰色多層次決策模型;在理論研究的基礎(chǔ)上,通過評(píng)價(jià)實(shí)例進(jìn)一步介紹和計(jì)算了該評(píng)價(jià)方法應(yīng)用步驟與技巧。評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)同時(shí)業(yè)證實(shí)了該評(píng)價(jià)方法的可行性和先進(jìn)性。

第23卷4期 442010年8月 城市環(huán)境與城市生態(tài) urbanenvironment&urbanec0l0gy v01．23no．4 aug．2010 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的綠色建筑評(píng)價(jià) 支家強(qiáng)，趙靖，李楠 (天津大學(xué)，天津300072) 摘要：以實(shí)際建筑物為例，介紹了用層次分析法建立綠色建筑評(píng)價(jià)模型的過程，并分別用層次分析法和人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)法對(duì)實(shí)際建筑物進(jìn)行了評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與層次分析法相對(duì)誤差不到0．5％，表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 法作為一種客觀科學(xué)的評(píng)價(jià)方法，應(yīng)用于綠色建筑的評(píng)價(jià)，能有效降低主觀因素帶來的影響，會(huì)使結(jié)果更具有客觀性。 關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；層次分析法；綠色建筑；評(píng)價(jià)體系 中圖分類號(hào)：tu一023文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a文章編號(hào)：(k)10088(原1002—1264)(2010)04-0044—04 green

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震砂土液化判別研究——針對(duì)bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有易陷入局部極小等缺陷，本文提出了將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)值與閾值的思想，建立了砂土液化判別的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)地震液化的實(shí)測(cè)資料，分別對(duì)bpl神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別...

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路工程造價(jià)估算分析——從影響公路造價(jià)的影響因素中提取特征因子為參數(shù),用歷史數(shù)據(jù)為依據(jù),用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了公路造價(jià)快速估測(cè)模型,最后用實(shí)例驗(yàn)證了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在公路工程造價(jià)估測(cè)中的優(yōu)良效果?！　?/p>

基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震砂土液化判別研究——針對(duì)bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有易陷入局部極小等缺陷，本文提出了將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)值與閩值的思想，建立了砂土液化判別的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)地震液化的實(shí)測(cè)資料，分別對(duì)bpl神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成功的運(yùn)用到工程造價(jià)估算方法研究中,高度的魯棒性和容錯(cuò)能力使它優(yōu)于多元線性判別分析(mda)、邏輯回歸等方法(logisticregression),針對(duì)傳統(tǒng)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程造價(jià)估算方法中存在收斂速度慢和容易陷入局部最小值等問題,提出遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估算方法。將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,充分利用兩者的優(yōu)點(diǎn),使新算法既有遺傳算法的全局隨機(jī)搜索能力,又有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和魯棒性。利用遺傳算法的全局搜索能力,針對(duì)傳統(tǒng)誤差反向傳播算法的不足,采用染色體編碼對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值等主要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證其穩(wěn)定性和有效性,表明該算法在工程造價(jià)估算方法中具備較高的實(shí)用性。

針對(duì)現(xiàn)階段隧道照明存在的大量電能浪費(fèi),提出了一種基于zigbee技術(shù)的隧道照明控制系統(tǒng)。系統(tǒng)利用zigbee模塊搭建無(wú)線網(wǎng)絡(luò),并通過傳感器模塊采集車流量、車速及洞外照度等信息作為系統(tǒng)輸入量,然后根據(jù)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,輸出的控制命令。仿真結(jié)果表明,其節(jié)能效果明顯。

文中廣泛收集和整理企業(yè)第一線的焊接工藝和焊接接頭力學(xué)性能數(shù)據(jù),并建立起相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù).應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立焊接接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)碳鋼、低合金高強(qiáng)鋼以及不銹鋼的抗拉強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度、斷后伸長(zhǎng)率以及斷面收縮率等力學(xué)性能指標(biāo)預(yù)測(cè).結(jié)果表明,材料成分和焊接工藝為影響接頭力學(xué)性能的主要參數(shù),應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立焊接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型,可以達(dá)到較理想的預(yù)測(cè)精度.

綠色建筑的發(fā)展是促進(jìn)資源節(jié)約、構(gòu)建低碳社會(huì)的必由之路。文章介紹綠色建筑的內(nèi)涵及評(píng)價(jià)因素等,闡述了架構(gòu)綠色建筑評(píng)價(jià)體系方案,重點(diǎn)介紹了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理,以及使用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在綠色建筑評(píng)價(jià)中的應(yīng)用,并以福建省城鎮(zhèn)住宅建筑為案例,說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑綠色性評(píng)價(jià)中可一定程度上避免一些主觀因素的干擾,使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀、更真實(shí)。

針對(duì)現(xiàn)階段冰蓄冷中央空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的bp(backpropagation)模型收斂速度慢和容易陷入局部極小點(diǎn)等缺點(diǎn),結(jié)合遺傳算法ga(geneticalgorithm)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種ga-bp算法,并在冰蓄冷中央空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)中應(yīng)用。

從影響公路造價(jià)的影響因素中提取特征因子為參數(shù),用歷史數(shù)據(jù)為依據(jù),用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了公路造價(jià)快速估測(cè)模型,最后用實(shí)例驗(yàn)證了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在公路工程造價(jià)估測(cè)中的優(yōu)良效果。

為了提高工廠從國(guó)外引進(jìn)的以bland-ford公式為基礎(chǔ)的冷軋不銹鋼帶軋制力模型的計(jì)算精度,將基于遺傳算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)有變形阻力和軋制壓力解析數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,建立了變形阻力和軋制壓力修正模型。將在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)采集的部分過程記錄數(shù)據(jù),進(jìn)行分類和預(yù)處理后作為訓(xùn)練樣本用于訓(xùn)練遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將其他現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證所建的軋制力模型,計(jì)算結(jié)果表明所建的軋制力模型具有較高的計(jì)算精度。

本研究通過模擬城市住宅地價(jià)與其影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系,利用網(wǎng)格技術(shù)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的研究方法,理論結(jié)合實(shí)際對(duì)城鎮(zhèn)住宅地價(jià)評(píng)估進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)因素、交通因素、基礎(chǔ)設(shè)施因素和環(huán)境因素4大微觀影響因素是影響城鎮(zhèn)住宅地價(jià)的主要因素;遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兼具非線性映射、全局優(yōu)化和泛化等能力,理論上能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城鎮(zhèn)住宅地價(jià)的評(píng)估。本研究以南京市為例,利用樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型對(duì)住宅地價(jià)的模擬誤差均控制在2%以內(nèi),并且通過與其他模型的對(duì)比分析顯示了其在地價(jià)評(píng)估方面的先進(jìn)性和優(yōu)越性。