LMBP预测模型在国际工程索赔上的应用

针对传统BP算法的缺陷，提出了一种采用L—M算法来加快收敛速度改进的BP神经网络。在此基础上，通过研究工程中引起索赔的各种因素，建立了基于LMBP神经网络的非线性系统，并利用该网络模型来预测工程索赔出现的可能性，并通过具体的仿真以及实践结果验证了LMBP网络的有效性，为承包商的工程索赔管理提出了一个新途径。     

网络优化技术在工程索赔管理中的应用

在分析索赔的概念、内容基础之上，试图利用工期－成本优化、工期－资源优化的原理及方法，以两类典型的工程索赔问题为例，寻求运用网络优化解决工程索赔定量分析问题的途径，为确切计算索赔值、获取合理索赔方案提供基础的依据。     

浅谈工程索赔

阐述了工程索赔的基本涵义和形成原因、实施工程索赔的重要意义和应做的一些基础工作,并对有效进行工程索赔的策略和技巧进行了较为全面的分析。     

浅议国际工程承包中的施工索赔

在国际工程承包施工中，施工索赔是经常发生的事。本文浅议施工索赔的原因、种类和有关工作。     

基于演化博弈模型的国际工程索赔谈判策略研究

建立基于演化博弈理论与动力学理论相结合的演化博弈模型来探讨工程索赔谈判策略问题,在业主与承包商索赔谈判濒临破裂与双方有限理性的假设条件下,对一般2×2非对称演化博弈过程建立两方复制动态方程,并对其演化博弈过程中的行为分别进行分析,得出双方交互系统的均衡点与稳定性,探索在索赔谈判过程中一般演化规律,对谈判策略的选择提供参考.     

国际工程承包的索赔取证研究

在国际工程承包业务中,索赔是获取利润、规避损失的一个重要手段.索赔是一个综合、复杂的难题,由于索赔牵涉到业主的利益和名誉方面的问题,其最后审定权在业主一方,如果缺乏充足的理由,没有周密的论证,要得到业主的认可和批准很难.     

浅析工程索赔及管理程序

分析工程索赔的具体内容及注意事项.     

建设单位预防工程索赔的探讨

陈述建设单位与施工单位的技术人员配置差别，介绍施工单位在合同履行过程中的索赔意识；分析施工单位索赔产生的原因，探讨建设单位预防工程索赔的一些有效措施，并总结建设单位预防工程索赔的意义。     

建设单位预防工程索赔的探讨

陈述建设单位与施工单位的技术人员配置差别,介绍施工单位在合同履行过程中的索赔意识;分析施工单位索赔产生的原因,探讨建设单位预防工程索赔的一些有效措施,并总结建设单位预防工程索赔的意义.     

小浪底国际工程中的索赔与反索赔问题分析

小浪底工程索赔处理的程序和方法与国际接轨。从小浪底工程三个土建标的的实际索赔资料分析索赔类型,可以认为,小浪底工程索赔产生的主要原因是后继法规(如新《劳动法》、税法)、业主条件、工程方面。针对不同的索赔要求,应提出了相应的索赔处理方案。     

关于工程索赔中承包商的施工效率损失的定量探讨

对建筑工程承包商的施工效率损失索赔进行定量分析 ,列举了费用比较方法、模糊估测模型和学习曲线方法等 ,同时将人工神经网络模型引入到该项索赔分析中来 ,力图得到使业主和承包商均接受的结果     

基于RBF神经网络的非线性模型预测控制

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.     

基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制

提出了一种基于遗传算法的广义T-S模糊模型预测函数控制算法。首先利用减法聚类确定隶属度函数中心和模糊规则数,然后利用遗传算法同时对广义T-S模型的其他前提参数和结论参数进行辨识,并进行全局寻优。最后将本文提出的算法应用在具有强非线性特性的pH中和过程中。仿真结果表明:本文算法具有较小的超调和较好的跟踪能力。     

Support vector machine based nonlinear model multi-step-ahead optimizing predictive control

1INTRODUCTION Modelpredictivecontrol(MPC)isaclassof controlalgorithmsinwhichadynamicprocessmodelisusedtopredictandoptimizeprocessper formance[1].Becausemanyindustrialprocessesare intrinsicallynonlinear,especiallyintwocases[2]:strongnonlinearregulatorcontrolproblemsand servocontrolproblemswithfrequentchangesof operatingpoints.Nonlinearmodelpredictivecon trol(NMPC)techniquesshouldbedevelopedto overcometheeffectofthehardnonlinear.Re cently,someNMPCalgorithmshavebeenputfor ward,whicharema…     

基于遗传算法的多Agent工程索赔谈判模型

分析了已有基于贝叶斯学习规则的索赔谈判多agent系统,针对该系统的一些不足,提出基于遗传算法的多agent(以下称为GA-Agents)工程索赔谈判模型。模型采用“谈判门限序列”的概念给出索赔双方的谈判策略,设计了基于承包商Agent,业主Agent和运算Agent的操作流程,并利用遗传算法来不断优化索赔双方的谈判门限序列,使得索赔谈判能够在短时间内达成协议,为解决索赔谈判中存在的低效率、费时费力等问题提出了一个新思路。     

遗传算法在非线性系统辨识中的应用研究

系统辨识是控制系统设计的基础,对于非线性系统辨识,传统的辨识方法往往得不到全局优解,为此,提出了基于遗传算法的非线性系统辨识方法。遗传算法在解空间中多点寻优工作对象是参数编码集、不需要导数信息和其它辅助信息,用概率性规则指导搜索,国而具用强的鲁棒 和广泛的适应性。     

时变增益水文模型的改进及实时预报应用研究

考虑到流域降雨时、空变化和流域地形、河道特征对流域产汇流的非线性影响，通过改进时变增益水文模型（TVGM），建立了流域非线性产流、汇流模型以及流域洪水实时预报校正方法，将研制的模型以及流域洪水实时预报校正方法，将研制的模型应用于洋河水库流域洪水预报，取得较为满意的效果。     

LM算法在OCD低频噪声参数拟合中的应用

用测量低频噪声的方法对航天用光电耦合器件(OptoelectronicCoupledDevices,OCD)的可靠性进行了筛选,并在测量大量OCD器件的基础上,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对实际噪声功率谱进行了低频噪声谱参数拟合,进而确定了导致噪声增加的器件内部缺陷。该方法快速有效,为改进光电耦合器件的生产工艺,提高产品的质量和可靠性提供了理论依据。     

餐饮场馆建设规模优化的仿真预测

针对工程项目投资的特点和经济分析与评价的客观要求,提出了运用计算机仿真的方法确定工程项目投资的合理建设规模,为投资分析和决策提供可靠的依据.以往传统方法因缺乏考虑不确定因素的动态分析和预测,很难得出精确的结论.结合餐馆或酒店工程项目,根据对在役餐饮服务性建设项目的实测,找出影响餐馆工程项目建设规模优化的主要指标,并建立其数学模型.经统计数据处理,确定影响主要指标的各随机变量的概率分布及相关参数.建立动态仿真模型,应用计算机仿真方法预测拟建项目的最优建设规模.     

用麦夸尔特法推求给水管道造价公式参数

给水管道介公式的正确性直接关系到给水工程系统技术经济计算的科学性,本文应用 理统计学中、能有效解决已知非线性关系式参数估计问题的麦夸尔特法,来推求给水管道造价公式参数,其中造价公式的参数迭代初值直接由计算机来完成,参数估计不受人工干预,能够达到一举寻优的目的,通过算例说明该方法实用可行,拟合精度较高。