基于改进BP 神经网络的建筑施工安全评价

通过分析我国建筑施工安全生产的现状,在评价方法选择以及评价指标体系的建立方面,都在传统评价方法的基础上进行了改进,在BP 神经网络的模型中引入了动量因子mc,从而克服了BP 神经网络运算次数多,易陷入局部最优等缺点。利用改进的BP 神经网络模型对建筑施工安全进行评价,找出施工中影响安全的主要因素,为建筑施工的危险辨识和制定相应控制措施提供依据,以指导人们有效地控制施工中的不安全因素,避免和减少施工中事故的发生。     

基于BP神经网络的施工升降机安全评价研究

影响施工升降机安全使用的影响因素多且模糊性强,在建筑安全事故中,由施工升降机而引发的安全事故比例较高。本文提出了一种应用神经网络评判法进行建筑用施工升降机施工安全评价的方法。从人-机-环境-管理四个方面出发,建立了一套安全管理综合评价指标体系。利用改进的BP神经网络进行了评价预测,为建筑施工提供可靠的安全建议。     

基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究

在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。     

BP网络并串联模型用于施工质量管理评价的研究

基于人工神经网络的发展,提出一种BP网络并串联模型对施工企业项目质量管理进行智能评价。通过建立的神经网络并串联模型的测试相对误差和实际应用的预测结果,验证其在质量管理评价问题中的有效性,测试结果中相对误差最高不超过0.5%,实际案例中的预测结果和实际结果一致,表明BP网络并串联模型用于分析和解决施工质量管理评价问题可行。     

BP神经网络模型在地下水质量评价中的应用

介绍了BP神经网络的基本原理和计算方法。采用6-11-5三层拓扑结构的BP神经网络模型对伊通河下游地下水质进行评价,并与内美罗指数法、模糊综合评判法和物元可拓法评价结果比较。结果表明BP神经网络计算简便、评价结果客观准确,很好地反映了地下水质量的总体状况。     

基于GA-BP神经网络的施工招标项目评标方法研究

针对人工评标的主观性、随意性和倾向性可能给施工项目招投标工作带来的评标结果偏差,提出了一种基于GA—BP神经网络的计算机自动评标系统模型,采用样本企业实际指标数据对模型的评价效果进行检验,该自动评标系统模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型大大减少,也适用于建设工程项目其他类型评标中的非线性问题的求解。     

基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估

为评估地铁车站深基坑施工风险,提出基于DEA-AHP和BP神经网络的地铁车站深基坑施工风险评估模型。先运用WBS-RBS识别施工过程风险因素,利用层次分析法建立两级风险评价指标体系确定评判矩阵,运用数据包络计算指标权重,最后将指标权重值作为BP神经网路输入完成地铁车站深基坑施工风险预测,确定风险等级。通过工程实例验证该评价方法科学可行,可为类似工程风险评价提供一定借鉴。     

基于神经网络的商业数据挖掘的分析与实现

随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用,作为系统数据支撑的数据库,其存储的数据量急剧增大。运用网络爬虫技术和BP神经网络技术,可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。本文阐述了一种网络爬虫技术和增加动量因子的BP神经网络算法在数据挖掘中的应用及实现方法。     

基于BP神经网络改进算法在地铁隧道施工中的沉降预测

为使地铁隧道在施工中沉降监测数据具有一定的预见性,分别采用了BP神经网络改进算法的预测模型、传统BP神经网络预模型以及基于时间序列的三次指数平滑法预测模型对地铁隧道施工中的沉降监测数据进行了预测。对其预测结果进行分析,得出了BP神经网络改进算法模型预测精度优于传统BP神经网络模型以及基于时间序列的三次指数平滑法模型预测精度的结论。     

BP神经网络在青弋江水质评价上的应用

文章根据青弋江芜湖市区段水质特点构建了合适的BP神经网络评价模型,并通过插值的方法增加了样本数量。训练和评价的结果说明BP网络模型在青弋江水质的评价方面是一种简单有效的方法。