结构优化设计中神经网络方法的应用

指出了传统优化设计方法的不足 ,概述了人工神经网络的基本特征和学习规则 ,提出了结构优化问题的神经网络方法设计原理和步骤 ,综述了对神经网络在结构优化中的应用。最后 ,研究了神经优化计算下一步需解决的难题     

数据挖掘技术在基坑设计专家系统中的应用

本文在介绍工程数据挖掘的概念、功能及逻辑结构的基础上，结合本地区典型基坑勘察设计资料，提出了将人工神经网络用于基坑设计专家系统的方法和步骤。应用表明，人工神经网络建立的模型，能将多方面的影响因素与设计方案之间的非线性关系描述出来，通过检验样本的预测证明这一方法是可行的，具有广泛的应用前景。     

基于人工神经网络的混凝土抗压强度预测方法

在给出混凝土等效水灰比和骨料平均浆体厚度计算方法的基础上，采用人工神经网络方法，建立了混凝土28d抗压强度与混凝土等效水灰比、骨料平均浆体厚度和粉煤灰与胶凝材料用量比之间的非线性映射关系．该研究成果可减少混凝土试配次数，节约大量人力、物力和时间，并为高体积稳定性混凝土配合比设计方法的研究进一步奠定了基础．     

电梯智能群控系统研究概况

电梯是高楼大厦中不可缺少的垂直运输工具。为了提高电梯服务的性能,采用优质的电梯群控系统统一管理电梯运行是一个值得研究的问题。本文介绍了电梯群控系统的起源和现状,着重对智能群控技术发展进行了概括和分析。对部分电梯公司的群控技术应用情况进行了论述。最后对群控技术的发展进行了展望。     

利用人工神经网络进行深基坑支护设计

深基坑支护设计与施工是当前高层建筑基础工程的热点和难点,全国各地已经发现有不少深基坑支护工程的失误,导致经济上的重大损失和建设工期的重大延误。近几年来,全国各地经过大量工程实践,在深基坑支护工程领域积累了很多宝贵经验,特别是计算机技术的引入,使深基坑支护设计有了长足的进步。但是,由于这是一个实践性很强的领域,加之我国在这方面的研究起步比较晚,致使深基坑支护工程领域的理论还很不成熟和完善,在整个设计过程中,以专家经验为主的主观约束条件起着很大作用。神经网络是在神经科学研究的基础上,依据人脑的基本功能特征,模仿…     

城市污水排放量预测模型研究

采用多元线性回归和BP人工神经网络两种方法分别建立城市污水排放量的预测模型，并进行实例计算验证。通过比较分析，发现BP神经网络的非线性映射能力能够更好地反映城市污水量与多个自变量间的复杂关系，具有较高的模拟精度且应用简便。     

非线性结构系统可靠性理论及其模拟算法

系统阐述了非线性结构系统可靠性理论的主体框架和模拟算法,重点分析了全局分枝-约界法、快速概率积分法、响应面法、随机有限元法和Monte Carlo模拟法的主要优缺点,及其对强非线性问题和存在失效演化历程的复杂结构系统可靠性分析和评估问题的适应能力.在此基础上,对当前研究工作中存在的一些共同性问题进行了剖析,对将智能化方法引入非线性结构系统可靠性工程领域的可行性和具体实现途径进行了阐述.     

基于神经网络的供热计量系统热负荷短期预测

针对实行热计量后热负荷变化的特点，采用神经网络中应用最广泛的BP网络对热负荷进行预测，利用MATLAB仿真程序对所建立的人工神经网络负荷预测模型进行验证，仿真误差为6．93％，满足工程需要。     

人工神经网络在嵌岩支护结构可靠度分析中的应用

针对一般地下施工结构可靠度理论方法的不足，提出人工神经网络结合重要性抽样的Monte Carlo可靠度分析方法，并应用于一特大超深基坑的嵌岩支护结构。分析过程与结果表明，所提的可靠度分析方法高效、准确、实用。     

边坡非线性位移的神经网络-时间序列分析

边坡的变形表现出复杂的非线性演化特征，大量的工程实践表明利用部分实测的边坡位移时间序列来预测未来边坡的位移更为准确。以神经网络和时间序列分析方法为基础，使用零均值化和标准偏差预处理方法，以及规则化能量函数法和贝叶斯规则化方法进行BP神经网络建模，利用BP网络对边坡位移非平稳时序进行趋势项提取，使非平稳监测时序转化为平稳时序以进行常规ARMA时序分析。结合滚动预测方法，建立了适合岩土体位移预测的神经网络-时间序列分析联合模型，以隔河岩水电站进水口边坡变形和水布垭水电站大岩淌滑坡位移为例进行预测分析。研究结果表明：新模型的预测精度高、实时可靠，可应用于实际工程。