基于GIS和BP神经网络耦合模型的建筑物震害预测

采用COMGIS（组件式地理信息系统）技术开发了结合专业震害分析模型的建筑物震害评估系统,讨论了基于BP人工神经网络和GIS耦合模型的多层砖房震害预测．研究表明：水平成层土地震反应分析程序SHAKE91在VB菜单下可直接调用,实现地震动影响场计算的模块化;BP神经网络应用于建筑物震害预测中,能达到较理想的效果,其计算模型在系统菜单下可直接调用;系统的GIS空间分析功能可使震害预测结果与建筑物信息进行空间匹配,实现地震灾害损失快速评估。     

基于RS和GIS的震后汶川县移民选址方法

以震后汶川县为例,针对地震灾区的特殊性,考虑地震灾区的可持续发展和应对未来地震灾害的能力,通过筛选确定地质灾害、断裂构造、植被盖度、居民点、道路、水系、地形坡度、高程等8个评价指标因子,以遥感影像数据和数字化地形图为主要信息源,以GIS技术为主要支撑,完成了评价指标体系中各个评价指标因子的信息提取与专题地图制作,建立了研究区的移民搬迁选址模型,结果表明,高、中、低、不适宜区的比例分别为0.64%、24.94%、69.94%、4.48%,其分布情况和位置在图11中有明确体现,可以辅助汶川县灾后移民选址决策,同时为灾后重建的科学规划提供重要参考.     

基于BP神经网络和TOC的工程造价预控研究

为了有效控制工程造价,使建设投资确定,运用BP神经网络对工程造价进行预测,以预测结果对工程量清单计价模式进行优化,再以优化的工程量清单计价模式为计价依据,通过TOC理论对工程造价进行控制.以六条高速公路为样本数据,其中一条为检测数据,运用BP神经网络仿真,建立仿真模型.通过十三次迭代,模型顺利拟合,并且代人样本检测数据的输出结果与实际吻合.再以检测数据的输出结果为依据对这条高速公路进行TOC理论优化,最终相比优化前工程决算总额减少了2 072.6万元,降低了1%.     

基于BP神经网络的长江流域人口预测研究

人口系统是一个非常复杂的非线性系统．对人口数量的准确预测能为生态经济可持续发展计划的制定提供重要依据。建立了一维时间序列的长江流域人口数量的BP神经网络模型．根据1988～2001年长江流域人口统计数据．借助Matlab6.5软件进行预测．并与指数平滑预测、自回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较．结果表明应用BP神经网络对人口数量的预测精度更高、效果更好。     

基于BP神经网络的动态交通流量预测

本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.     

基于BP神经网络的车型分类器

针对车型特征,提出了一种基于BP神经网络的识别方法．从图像中提取车型特征向量,用BP神经网络设计分类器,并进行有效的训练与测试．应用改进的BP算法（尺度化共轭梯度法）对网络进行训练,使网络很快得到收敛,解决了一般算法收敛慢的缺陷．     

基于BP神经网络的化工过程建模研究

研究使用ＢＰ神经网络来完成化工过程的建筑。一般的化工过程建模问题是非线性的问题，很多情形下，与不相有关量的变化速率数量级相差很大，从而问题是刚性的。这时，用数值方法难于对过程的变化精确求解。由于ＢＰ网络能实现任何非线性的连续映，故适于处理复杂化工建模问题，将ＢＰ神经网络用于精细塔的温度计算，结果令人满意。     

基于改进的BP神经网络进行车牌定位的研究

采用改进的BP神经网络，对汽车图像中车牌定位的方法进行了研究。选取训练样本图像，以人工定位后的图像为导师信号，将图像的灰度序列直接采用改进的BP算法进行训练，以期提高定位的精度和速度。试验结果表明，用改进的BP网络对灰度图像直接感知，在定位精度和速度方面取得较好的效果。     

基于BP神经网络的化工过程建模研究

研究使用BP神经网络来完成化工过程的建模.一般的化工过程建模问题是非线性的问题.很多情形下,与不同相有关量的变化速率数量级相差很大,从而问题是刚性的.这时,用数值方法难于对过程的变化精确求解.由于BP网络能实现任何非线性的连续映照,故适于处理复杂化工建模问题.将BP神经网络用于精馏塔的温度计算,结果令人满意.     

基于BP神经网络模型的水质评价及预测

利用BP神经网络模型对水质的评价及预测进行了研究,克服了传统评价方法工作量大,而且主观性较强的不足,测评结果客观、准确,过程中不需要对监测数据进行很复杂的预处理,工作量小。     

Sub-pixel mapping method based on BP neural network

A new sub-pixel mapping method based on BP neural network is proposed in order to determine the spatial distribution of class components in each mixed pixel.The network was used to train a model that describes the relationship between spatial distribution of target components in mixed pixel and its neighboring information.Then the sub-pixel scaled target could be predicted by the trained model.In order to improve the performance of BP network,BP learning algorithm with momentum was employed.The experiments were conducted both on synthetic images and on hyperspectral imagery(HSI).The results prove that this method is capable of estimating land covers fairly accurately and has a great superiority over some other sub-pixel mapping methods in terms of computational complexity.     

基于BP神经网络整定的PID温度控制

展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP神经网络PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的能力．仿真结果表明,此种PID在温度控制中能够取得较满意的效果．     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法．通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性．     

基于BP神经网络的供应链风险预警研究

通过对供应链风险影响因素的分析建立了供应链风险预警指标体系,利用BP神经网络的自学习特性,反复修正模型的权值,不断减小系统误差,使系统的误差达到该模型要求的精度;然后根据网络输出结果,对网络各层的连接权值进行分析,对比连接权值的大小,找出产生供应链风险的关键风险因素。以河北省28条供应链为例,运用其中25组样本数据对该风险预警系统进行训练,另外3组数据进行测试,结果表明本模型对供应链风险预测的精度达到90%以上,通过网络权值分析可以找到更加切合实际的关键风险因素。     

一种基于双曲函数的BP网络改进算法

提出了一种新的BP(Back Propagation)网络权值调整规则算法。该算法以双曲函数为基础,将BP网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的差作为双曲函数的输入,输出为权值的变化量。实例仿真表明,该算法简单,容易实现,加快了网络的学习速度,提高了学习效率。     

居民出行产生量BP神经网络预测方法

居民出行产生量预测是交通需求分析的重要内容之一,预测结果是确定各类城市交通设施发展规模及布局规划的重要依据.通过分析人工神经网络的作用机理和居民出行产生量的影响因素,建立了居民出行产生量预测的四层BP神经网络模型,以土地利用作为输入神经元,以交通区居民出行产生量作为输出单元,以赣州市城市综合交通规划交通调查数据对模型进行了标定与检验,并与出行次数法和回归分析法进行了比较,结果表明BP神经网络模型具有较高的预测精度.     

改进的BP神经网络模型预测充填体强度

为了准确评价和预测充填体强度,采用改进的BP神经网络算法,利用实验室做的18组充填体单轴抗压强度试验结果,建立了充填体强度与影响因素之间的5-7-1网络模型结构(输入层为5个神经元,隐含层为7个神经元,输出层为1个神经元,输入为胶砂比及各胶凝材料掺量,输出为充填体28 d单轴抗压强度).结果表明,改进的BP神经网络对于充填体的强度具有良好的预测能力,建立的网络模型不仅收敛速度快而且训练精度高,对充填体强度的预测结果与训练数据和测试数据的最大相对误差仅为4.23％.     

基于BP神经网络的工程项目风险评价

工程项目风险评价是工程项目管理的一个重要环节,将神经网络理论引入工程项目风险评价,建立了工程项目风险评价的BP神经网络模型,并通过实例对模型进行了验证。     

基于BP网络的结构函数的逼近分解

讨论了一类非凸二维结构函数f(x)在数字空间Z^t中的逼近分解问题，利用BP网络来确定分解基元的选择与组合，使结构函数的分解保持拓扑一致性，最后给出这类非凸二维结构函数的一个逼近分解方法。