遗传优化的BP网络预测路基沉降

针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了基于遗传优化的BP神经网络预测方法并建立了路基沉降预测模型。将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统的BP神经网络预测模型对比,结果表明遗传优化的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

基于BP神经网络的滑坡地质灾害预测方法

为了解决滑坡地质灾害传统预测方法中出现的综合性、实用性不强等问题,本文研究用基于优化参数设置的BP神经网络模型来预测滑坡地质灾害。该方法基于BP神经网络,顾及与滑坡地质灾害产生紧密相关的地质条件和环境因素,对BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的参数进行优化;再由历史的经验数据通过训练、泛化建立基于BP神经网络的地质灾害预测模型;最后,按照0和1的组合结果对滑坡地质灾害进行预测。本文利用该模型对汶川地震诱发的滑坡地质灾害进行分析预测,结果表明:该模型的预测结果与实际结果吻合度达到86%~90%,预测精度较高,验证了基于改进的BP神经网络预测滑坡地质灾害的方法是实际可行的。     

几种集中供热负荷预测模型对比

为了精确地预测供热负荷,在预测模型中增加了室内温度影响因子,并采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归(GS-SVR)的方法,对未来7 d的供热负荷进行了预测。研究结果表明,GS-SVR预测模型的精度最高,其预测精度明显优于MLR和BP神经网络,可用于指导工程实践。     

基于BAS-SCA-BP模型的高校建筑工程项目投资估算研究

针对标准BP神经网络建筑工程项目投资估算模型收敛速度慢、预测精度低的问题,提出融合改进天牛须和正余弦双重优化算法（BAS-SCA）优化BP神经网络的建筑工程项目投资估算模型。以某市高校建筑工程项目为研究对象,分析相关文献并结合显著性理论初步选择工程造价影响因子,利用粗糙集属性约简算法筛选出关键因素;基于此,通过构建基于BAS-SCA-BP的神经网络估算模型实现快速、准确的建筑工程投资估算。研究结果表明：基于BAS-SCA-BP的估算模型较标准BP神经网络估算模型的估算精度有了大幅提高,与其他智能算法改进的BP神经网络估算模型的性能相比较,该模型在稳定性和预测精度方面表现更佳。     

一种改进的高铁桥沉降变形预报方法研究

鉴于传统BP神经网络在高铁桥沉降变形预报中随机性强、收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,本文引入了顾及邻域粒子群影响的改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络,建立IPSO_BP的高铁桥台沉降变形预报模型,组合模型的预报结果与高铁沉降变形评估方法—Asaoka进行比较,结果表明:基于改进的粒子群优化BP神经网络模型较高铁桥传统BP预报模型收敛速度更快,预报精度更高;预报评估结果与Asaoka方法预报的结果相符,证明了IPSO_BP模型的可靠性和实用性。     

利用遗传算法优化的ARIMA-BP组合模型预测手足口病发病趋势

目的探讨ARIMA模型及遗传算法优化的ARIMA-BP神经网络组合模型在传染病预测与预警中的应用,为相关部门制定防治措施提供参考。方法选择某市2009~2013年的手足口病发病数作为研究对象,首先建立ARIMA模型,得到的拟合值作为神经网络输入值,真实观测值作为输出值,带入通过遗传算法优化的BP神经网络中训练,并比较两种模型的预测精度。结果对建立的ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12模型预测的相对误差为39.89%,决定系数为0.786,经统计检验残差为白噪声序列;组合模型预测的相对误差为26.25%,决定系数为0.852。结论该组合模型的预测精度高于ARIMA模型,且对于极值的预测较为精确,可以为其他传染病的预测及建立统计预警提供参考。     

基于趋势项分离的隧道变形组合预测研究

以小波变换分离隧道变形数据的趋势项和误差项,采用回归模型对趋势项进行单项预测,并进一步对其进行组合预测;同时,利用BP神经网络对误差项及原始数据项进行预测,最后对比本文组合预测与传统BP神经网络的预测结果。结果表明:sym5小波函数对本文监测数据的分离效果最好,而非线性组合预测的精度要优于线性组合预测的精度,且综合对比本文组合预测和BP神经网络的结果,得出本文的组合预测很大程度上提高了预测精度,为隧道的变形预测提供了一种新的思路。     

灰色理论和BP神经网络理论在地铁深基坑变形预测方面的应用

地铁深基坑变形是影响地铁建设的重要问题之一。针对地铁深基坑变形众多影响因素所具有的不确定性、模糊性以及深基坑变形的非线性特点,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,分别采用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合模型对某地铁深基坑地表土体沉降进行预测分析,并将预测数据与实测数据进行对比,得出各模型预测精度。工程实例分析表明,灰色GM(1,1)模型预测精度最低,BP神经网络模型次之,灰色-BP神经网络组合模型由于集合了灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的优点,预测精度最高,满足工程应用要求,对安全施工具有一定的指导作用。     

基于粗糙集理论BP网络的地铁深基坑监控预测分析与优化

以25个深基坑工程地表沉降实测资料为训练样本,综合考虑多个主要影响因素,应用粗糙集对次要影响因素进行约简,然后建立地表沉降的7-15-1粗糙集BP(RS-BP)神经网络预测模型对5个检验样本进行预测及预测精度分析,并将该模型与传统BP神经网络预测模型进行对比。结果表明:传统BP神经网络预测其平均相对误差达到15.04%;而RS-BP神经网络预测平均相对误差较小,为5.55%,满足精度要求。因此,基于粗糙集BP神经网络预测模型在预测精度上优于传统BP神经网络预测模型。     

混合BP神经网络在城市污水量预报中的应用

对城市污水处理厂污水量的科学预测是污水处理机组协调和优化调度的基础和关键。针对传统BP神经网络在污水处理厂污水量的预测中存在收敛速度慢、预报精度低等缺陷。本文提出采用改进的粒子群优化算法优化BP神经网络的连接权值,以提高污水量预报的速度和精度。实验结果表明了该混合BP神经网络在城市污水量预报中的有效性和精确性,实现了污水处理厂各机组的优化运行和节能降耗。     

住宅楼安装中央空调的加固案例分析

文章通过两处住宅用房安装中央空调的事例,现场查勘、验算与鉴定,证实了在住宅用房的混凝土梁上钻孔洞安装中央空调管线的做法,影响了房屋结构的安全,同时给出了加固处理意见,提出了个人的几点看法.     

测量标志普查资料汇集技术处理

为了适应新的形势发展需要,安徽省国土资源厅已启动新一轮测量标志普查工作。与过去不同,此次普查在资料汇集、调查人员组织、调查资料归档与调用等方面做了较大变革,文章简明阐述了变革后的测量标志普查资料汇集技术处理的过程。     

Regularities of development of settling of models of deep footings

Conclusions 1. The effect of relative penetration on the change in magnitude of settlement is substantial. With the same specific pressure on the base the settlement of the model decreases as the relative penetration increases.2. Published data on values of unit friction forces along lateral surfaces of deep foundations were confirmed. The maximum value of resistance along the side surface was 2 tons/m².3. It was established that the realtionship between the settlement of the model and its diameter is nonlinear. This is of great importance in working out a method for calculating foundations of deep footings from deformations especially if one considers that in this case the foundation carries substantial pressures and deforms under conditions of strongly developed shear regions.Translated from Osnovaniya, Fundamenty i Mekhanika Gruntov, No. 6, pp. 11–12, November–December, 1971.     

自动扶梯逆行故障成因与分析

对自动扶梯突然反转而导致逆行故障的类别和成因进行了分析,讨论了逆行速度及症状,分析了逆行概率及风险,并针对逆行提出了一些对策。     

浅析步行街的建筑工效学——上海市吴江路步行街建筑工效学调研

从建筑工效学的角度对上海市吴江路休闲步行街进行了调查研究，根据调查结果，分析了其在建筑工效学上的一些特点与不足之处并进行了探讨，以期对步行街的建筑工效学设计提供准确的参考。     

环境的共鸣--大连水产学院图书馆的设计

本文通过对大连水产学院图书馆的介绍,向人们展示了建筑与环境之间相辅相成,共同作用,引起环境共鸣的原则方法.     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础。不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系。无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化。文章综述了几种有效能评价体系的测定技术。     

混凝土碳化深度的灰色预测

混凝土碳化是导致钢筋混凝土结构耐久性损伤的主要原因之一。为了预测混凝土碳化深度,本文建议采用一种基于灰色系统理论的预测模型,该模型可以根据已知的混凝土碳化序列,较精确地预测未来时刻的碳化深度。文章最后以实例说明了该模型的应用。