基于遗传算法改进BP神经网络的页岩气产量递减预测模型

页岩气藏储层孔隙特征复杂、渗透率不高,导致页岩气产量递减规律与常规气藏不同,常规递减模型对页岩气藏适应性较差。根据遗传算法改进的BP神经网络,建立以时间、累计产量、地层压力作为输入层,页岩气日产量作为输出层,遗传算法优化神经网络权值和阈值的页岩气产量递减预测模型。将改进的BP神经网络、常规的BP神经网络和Arps递减模型的预测结果进行比较,遗传算法优化的BP神经网络的最大相对误差为8.184%,常规BP模型的最大相对误差为17.821%,Arps递减模型最大相对误差为19.950%。遗传算法优化的BP神经网络预测精度最高,可见,此方法对页岩气产量递减预测具有较好的适用性,为预测页岩气产量递减提供了1个有效、可行的方法。     

BP神经网络在再生混凝土强度预测中的应用

为了提供早期预测再生粗骨料混凝土强度的有效方法,从8篇文献中收集了47组样本,借助Matlab R2015a平台,基于BP神经网络,建立了以单位体积的水、水泥、砂、碎石、再生粗骨料用量作为输入,以再生混凝土28 d棱柱体抗压强度作为输出的含单隐层的3层神经网络模型,其结构为5-21-1。对网络进行训练后的仿真结果表明,预测的最大相对误差为18.69%,预测误差小于5%的占样本总量的78.72%。预测结果表明用BP神经网络模型预测再生混凝土的强度是可行的。     

基于BP神经网络混凝土抗压强度预测

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层BP网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测.实验结果表明:所建BP神经网络混凝土抗压强度预测模型最大...     

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。     

粗粒土BP神经网络本构模型研究

为了描述具有应力应变关系非线性和剪胀性的粗粒土本构特性,利用改进的BP神经网络算法,通过优选网络结构和对粗粒土的大型三轴固结排水剪试验数据样本学习,建立了一个以平均主应力p和广义剪应力q作为网络输入向量、以体应变εv和剪应变εs作为网络输出向量的粗粒土BP神经网络本构模型。利用此模型对粗粒土的应力应变关系进行了预测,整体预测结果的最大误差均在10%内。预测表明本神经网络模型具有良好的预测精度和适用性。     

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。     

基于BP神经网络的垃圾飞灰混凝土抗压强度预测模型

采用不同掺量的垃圾飞灰替代水泥制备高性能混凝土,分析垃圾飞灰不同掺量对高性能混凝土抗压强度的影响。在试验数据的基础上,建立以垃圾飞灰取代率、垃圾飞灰、水泥、砂/水泥、水胶比、龄期为因子的三层BP神经网络预测模型,将模型预测值与试验值进行对比,预测误差均在5%以内。结果表明BP神经网络在预测垃圾飞灰混凝土抗压强度上有较高的精度。     

南四湖水质综合评价模型的建立及应用

针对水环境系统的复杂性,采用含有1个隐含层的3层BP网络模型和改进的BP算法,以南四湖的主要污染物CODCr、NH3-N、TP和TN共4个指标作为模型输入层的神经元,以水质等级Ⅰ类-劣Ⅴ类共6个等级作为输出层神经元,应用Matlab7.1中的神经网络工具箱NN Toolbox4.0反复训练,建立了南四湖水质综合评价模型,并利用建立的BP神经网络模型对南四湖上、下级湖水质状况进行了综合评价.     

基于BP网络的隔震初步设计系统应用研究

利用已有隔震工程设计资料,以BP网络建立了隔震初步设计系统对隔震初步设计结果进行预测。其中BP网络是在前人所做工作基础上进行了改进,主要是输入部分增加了总高度和是否有地下室,输出部分变成直接求出水平向减震系数和隔震支座最大位移。经过改进的BP网络预测结果和实际设计结果的对比分析表明,预测结果的误差控制在一定的范围内可用于实际工程应用。所以该神经网络模型可为隔震设计人员提供一种快速、有效的隔震初步设计方法。     

住宅的多样性——日本集合住宅的借鉴

以西安目前住宅市场发展的现状及其存在的弊端为例 ,说明我国目前住宅需求的多样化和设计手法的单一化之间的矛盾 ,论述了与我国有着相似文化背景的日本在解决不同住宅需求时采用形式多样、功能各异的集合住宅的理念 .试图以此借鉴 ,使我国建筑设计界了解日本集合住宅的发展演变过程 ,吸取他们的经验 ,为我们在住宅多样化研究和设计时提供一种不同的思路和方法 .     

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。     

江南园林意蕴之现象学体验

从现象学的角度,以体验者的观察感知与舒尔茨的建筑现象学理论相互博弈,逐步展示江南园林的点点滴滴意蕴,规避对造园具体手法的详细认知,由体验出发,结合现象学理论,再辩证地回归园林体验,以实现对江南园林意蕴本质感知.     

变压器铁芯接地智能保护的实现原理

为了预防电力变压器运行过程中因铁芯多点接地导致接地电流超标而造成的铁芯发热故障,提出了一种新的变压器铁芯接地智能保护原理,并通过对变压器铁芯接地电流的实时监测,在检测到接地线电流超过国家标准后采取自动启动限流装置的措施,实现将接地电流限制在规程要求的范围之内,并对电气设备状态进行在线检修、评估、预警和风险分析,从而达到防患于未然的目的。     

南京郊区化水平评价

在界定郊区和郊区化概念的基础上，主要从工业和人口两方面对南京的郊区化水平做出评价．通过分析，以期能对南京郊区化的发展有一个整体的全新认识，从而有助于新时期南京市的城市规划和管理工作的顺利展开。     

边坡加固中锚索框架的应用与锚索预应力损失

以锚索框架为研究对象,讨论了锚索框架支护技术在边坡治理中的重要作用,介绍了框架形式,阐述了锚索预应力损失的影响因素,包括锚索材料,岩体条件,张拉器具和工序,外界自然条件和人工作业因素等,以指导实践。     

湿陷性黄土地基湿陷变形计算方法的评价

对湿陷系数、本构模型和弦线模量等几种计算湿陷变形的方法进行了评价.对比原位浸水和载荷试验结果,湿陷系数计算湿陷变形误差很大,本构模型尚未在工程中推广应用,弦线模量计算湿陷变形最为准确.由于能够准确计算湿陷变形,因而能够按变形控制进行湿陷性黄土地基的设计.     

预留高架桥箱梁拆除施工的实践

在上海中环线大柏树立交桥工程中需拆除预留两联高架桥。该文介绍了该工程采用人工破碎方法拆除的施工流程;施工中的主要技术混凝土凿除,预应力释放,箱梁支撑系统设计和箱梁变形控制。经工程实践,使拆除工程在不影响周边环境及该处交通的前提下安全顺利地得以实施,为市中心交通枢纽处拆除高架桥提供经验。     

西安建筑科技大学城市规划专业硕士研究生学位论文选题分析

本文通过对西安建筑科技大学建筑学院城市规划专业1999-2004年硕士研究生的95篇毕业论文的选题进行整理分析,找出其中的趋势、规律,分析热点问题并试图提出建议。