基于BP神经网络的方钢管粉煤灰混凝土极限承载力预测

通过创建BP神经网络模型,对方钢管粉煤灰混凝土轴心受压极限承载力进行了预测。结果表明:预测值与试验值吻合,建立的BP网络模型能够准确预测方钢管粉煤灰混凝土的极限承载力,具有较高的预测精度,为方钢管粉煤灰混凝土极限承载力的获得提供了一种新方法。     

用神经网络法预测单桩竖向极限承载力

本文采用人工神经网络中的BP网络,对单桩的竖向极限承载力进行了预测。与典型的BP神经网络不同,本文在输入层和隐含层之间增设了一个过渡层。通过增设过渡层,使改进的BP网络模型具有更明确的物理意义,能更真实地反映单桩竖向极限承载力的机理,从而可对其进行更为准确的预测。     

基于ANFIS的单桩极限承载力预测及可靠度分析与设计

利用ANFIS较强的学习能力和模糊逻辑推理功能,建立了单桩竖向极限承载力预测的自适应网络模糊推理系统。该系统通过对静载荷试验成果的学习与预测检验,证明其预测精度良好、适用性强,因而具有较大的工程应用价值。基于该预测方法,采用无量纲随机变量的极限状态方程,结合宁波市桩基静载试桩资料进行单桩竖向极限承载力可靠度分析,利用最优化方法计算单桩承载力可靠指标,并提出了单桩可靠度设计方法。     

CFRP-钢管混凝土轴压短柱承载力分析与预测

根据8个CFRP层数不同、钢管壁厚不同、钢材抗压强度不同的试件,进行受压试验,得出各个试件的屈服承载力和极限承载力。利用神经网络的基本原理,确定CFRP层数、钢管壁厚和钢材抗压强度为输入单元,屈服和极限承载力为输出单元,通过训练网络,对CFRP-钢管混凝土轴压短柱的承载力进行了预测。结果表明,在试验试件很少的情况下,完全可以通过神经网络的预测来分析构件的承载力,为CFRP-钢管混凝土轴压短柱结构的研究提供了一种新的方法。     

基于进化神经网络的单桩承载力预测模型研究

将收集到的单桩承载力实测数据样本作为网络模型的学习训练样本,建立了基于进化神经网络的单桩承载力预测模型,并通过检测样本对预测模型的外推能力进行了检测,证明了预测模型有较好的外推预测能力。     

矩形钢管混凝土短柱轴压承载力神经网络评估

人工神经网络在信息处理和计算方面优于传统方法 ,它不但具有一般的计算能力 ,还可以通过学习和记忆而获得知识进行推理 ,找出输入、输出、变量之间的关系从而得出结果。由于对矩形钢管混凝土的研究不够深入 ,故各种因素对矩形钢管混凝土短柱承载力的影响难以确定。探讨了用人工神经网络理论预测矩形钢管混凝土轴心受压构件强度承载力的可行性 ,在矩形钢管混凝土轴心受压短柱强度承载力试验的基础上 ,训练了一个三层 BP网络模型 ,并对矩形钢管混凝土轴心受压短柱强度承载力进行了预测 ,从而为承载力的评估提供了一种不同于传统思路的新方法。     

CFRP-钢管混凝土轴压短柱承载力分析与预测

根据8个CFRP层数不同、钢管壁厚不同、钢材抗压强度不同的试件，进行受压试验，得出各个试件的屈服承载力和极限承载力。利用神经网络的基本原理，确定CFRP层数、钢管壁厚和钢材抗压强度为输入单元，屈服和极限承载力为输出单元，通过训练网络，对CFRP-钢管混凝土轴压短柱的承载力进行了预测。结果表明，在试验试件很少的情况下，完全可以通过神经网络的预测来分析构件的承载力，为CFRP-钢管混凝土轴压短柱结构的研究提供了一种新的方法。     

基于BP算法的CFG桩复合地基承载力的神经网络预测

将BP神经网络模型应用于CFG桩复合地基承载力的设计计算中,通过对影响CFG桩复合地基承载力因素间的非线性关系分析,指出影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有:桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺。为成功预测CFG桩复合地基承载力,收集了大量工程实测资料(包括地质资料、工程设计资料、静载荷试验资料),并按照神经网络的训练要求对工程资料进行了分析整理,建立了基于人工神经网络的CFG桩复合地基承载力预测模型。通过对网络的学习训练,得到的复合地基承载力预测值达到了预期精度。     

利用BP神经网络进行锚杆承载力智能预测

锚杆锚固系统是一个开放的复杂系统,影响承载力的诸多因素中,有的是确定性的,但大部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点,它们对不同类型锚杆承载力的影响权重是变化的,这些因子之间具有复杂的非线性关系,因此在锚杆承载力分析过程中应根据具体情况动态地选择参评因素。本文利用人工神经网络解决非线性问题的能力,合理选择承载力参评因子,建立了BP神经网络,利用青岛某工程试验锚杆无损检测数据进行网络训练,训练好的神经网络具有记忆功能,可以进行锚杆承载力预测,经过与现场拉拔试验承载力相对比,误差在允许范围之内,表明本文所提出的利用BP神经网络进行锚杆承载力预测的做法是可取的,也是精确的,可以为现场施工指导、验收等工作提供依据。     

嵌岩桩极限承载力的预测--利用径向基函数神经网络(RBF)法

本文采用径向基函数（RBF）神经徕预测嵌岩桩的极限承载力,是人工神经网络在解决岩土工程方面的一种新的尝试。结果表明,采用RBF网络预测嵌岩桩极限承载力具有较高精度,确服了反向传播（BP）网络收敛慢,局部极值等缺点。     

燃气管网地理信息系统的网络分析

介绍了燃气管网地理信息系统网络模型的构造。建立了燃气管网数据模型与逻辑拓扑关系．进行了燃气管网的网络分析。     

MIV-PSO-BP神经网络用户热负荷预测

提出利用MIV-PSO-BP神经网络预测用户热负荷。MIV-PSO-BP神经网络基于BP神经网络,利用PSO算法优化神经网络初始参数,采取MIV算法筛选与输出变量相关程度最大的输入变量。以绝对误差、均方根误差作为指标,评价MIV-PSO-BP神经网络的预测效果。结合箱线图,比较BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测相对误差分散程度与异常点数量。与BP神经网络相比,MIV-PSO-BP神经网络的预测效果更理想。由BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测结果相对误差箱线图可知,MIV-PSO-BP神经网络预测结果相对误差集中,异常点少;BP神经网络预测结果相对误差分散,异常点多。MIV-PSO-BP神经网络预测准确性、稳定性更高。     

MIV-PSO-BP神经网络用户热负荷预测

提出利用MIV-PSO-BP神经网络预测用户热负荷。MIV-PSO-BP神经网络基于BP神经网络,利用PSO算法优化神经网络初始参数,采取MIV算法筛选与输出变量相关程度最大的输入变量。以绝对误差、均方根误差作为指标,评价MIV-PSO-BP神经网络的预测效果。结合箱线图,比较BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测相对误差分散程度与异常点数量。与BP神经网络相比,MIV-PSO-BP神经网络的预测效果更理想。由BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测结果相对误差箱线图可知,MIV-PSO-BP神经网络预测结果相对误差集中,异常点少;BP神经网络预测结果相对误差分散,异常点多。MIV-PSO-BP神经网络预测准确性、稳定性更高。     

宽带综合信息网的建设

讨论了面对有线网的全国大联网以及广电综合业务信息网的建设,如何改造现有的ＣＡＴＶ网络为宽带综合信息网以充分发挥现有的ＣＡＴＶ网络资源的巨大潜力。     

公路货运视角下城市群网络特征及绩效探讨——以我国三大城市群为例

货运物流是区域城镇节点联系并形成网络的重要维度,是支禕城市群形成和发展的“骨架”,其高效运转是城市群和区域一体化发展的必要条件。利用互联网物流数据平台上各城市间的货运联系数据,对我国三大城市群的公路货运网络特征做分析,发现长三角、珠三角已经形成了相对成熟的多层次公路货运网络,分别以上海和广州为单核心;而京津冀的货运网络则以天津和北京为双核,网络结构相对简单,以核心城市向其它城市辐射的单向联系为主。进一步从货运网络的均衡性、稳定性、层次性三个角度对案例城市群的网络绩效进行评价,结果表明物流网络的空间结构特征并不必然导致城市群网络绩效的差异性;一个成本更低、更快捷、更安全的物流网络有赖于城市群内城镇节点的合理分工协作,有赖于城市网络的组织协调,也有赖于若干不同层次门户枢纽节点的建立。研究结论对我国城市群跨地域货运网络绩效的提升有所启示。     

优化神经网络在油石比预估中的应用

利用反传神经网络算法由沥青混合料级配等参数作为输入参数估计沥青混凝土最佳沥青含量，针对传统BP网络的缺陷，通过改进网络初始化、网络结构，采用动态的网络学习机制，提高了反传神经网络在最佳沥青含量预估中的稳定性和泛化性能。     

污水提标技术在炼化污水处理中的应用

大型桥梁工程由于两岸通视困难,用传统测量方法直接布设大桥工程控制网及进行大桥施工测量非常困难,因此GPS定位技术在大型桥梁工程的施工控制网测量中应用广泛。本文详细介绍了荆岳铁路洞庭湖大桥施工控制网的测量方案及实施情况,在测量中采用了GPS定位技术来建立施工控制网,整个施工控制网的测量包括施工平面控制网测量和施工高程控制网测量。结果表明获得的平面和高程控制测量成果精度均优于二等精度,可满足工程定测和施工测量应用的需要。     

燃气管网阀门规则配置

研究了燃气管网阀门按照管网故障管段“逐管段隔离原则”,得出“理论配置”模式。管网阀门理论配置定理给出了对管网阀门的理论配置数量与管网结构的关系。按“区域隔离原则’’进行的阀门“规则配置”模式,给出了管网阀门规则配置公式。论述了阀门规则配置实用方法。结合国内燃气管网工程实际,研究了对于一定平均管段长度的管网,阀门密度与规则配置各因素的关系。     

关于BACnet的下层通信网络向IPv6扩展的分析

BACnet协议是用于楼宇自控网络的数据通信协议,它采用了四层结构,即应用层、网络层、数据链路层和物理层.BACnet协议在数据链路层和物理层定义了多种网络技术作为其下层通信网络.BACnet协议在其附录a中增加了BACnet/IP技术规范,将IPv4网络也作为下层通信网络.从网络技术的发展来看,IPv6网络必然将取代IPv4网络,针对这一趋势,提出了把IPv6网络作为BACnet的下层通信网络的观点,分析了利用现有的BACnet/IP结构能否实现这一构想,并给出用软件来解决这一问题的方法.     

土木工程专业网络课程推广应用研究与实践——以混凝土结构设计原理网络课程为例

文章以基于网络教学平台的混凝土结构设计原理课程教学改革为例,对土木工程专业网络课程的推广应用进行了研究与实践,包括网络课程的构建、网络教学平台的教学改革实践、网络课程推广应用中的注意事项,旨在总结网络教学实践中的经验,推广土木工程专业网络课程的应用,促进课程教学改革,提高教学水平和教学质量。