基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水动态预测中的应用研究

地下水系统是一个复杂的非线性动力系统,地下水系统的输出(地下水位)与输入(降水入渗、蒸发、人工开采等)具有非常复杂的非线性关系。神经网络以其强大的处理非线性系统的能力而在地下水水位预测中得到了广泛的应用,它与传统的统计分析模型相比,具有更好的持久性和适时预报性,且能用于解决同时存在多个自变量和多个因变量的地下水系统预报问题。但是由于网络输入存在多重共线性,导致网络泛化能力不高,降低了网络的预测性能;并且在求解时易陷入局部极小,且收敛速度慢。针对以上问题提出了基于遗传算法的BP神经网络地下水动态预测模型。先用遗传算法优化确定BP网络的初始权阀值,然后应用LMBP算法在这个解空间里对网络进行精调,搜索出最优解或近似最优解。这样既实现了两者的优势互补,发挥了神经网络广泛的映射能力和遗传算法的全局搜索能力,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。本文以Matlab7为平台设计了计算过程和具体的实现方式,还以分布于元宝露天矿区的6眼监测并为例,分别采用基于遗传算法的BP神经网络模型和BP神经网络模型对研究区的地下水位进行了短期预测,从对比分析的结果来看基于遗传算法的BP神经网络模型明显优于BP神经网络模型,是一种预测短期地下水位比较理想的预测模型。     

基于GA的BP神经网络在砂土液化评价中的应用

BP神经网络是一种应用面较广的神经网络,但存在明显缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。在探讨训练样本选取的基础上,耦合遗传算法和BP神经网络构建了遗传网络并应用于砂土液化的评价,通过与动量梯度下降算法改进的BP神经网络对比,表明了基于遗传算法的BP神经网络在砂土液化评价中的优越性。     

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。     

遗传算法改进的BP神经网络在GPS高程拟合中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入局部极小值的问题,采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,优化神经网络各层之间的连接权和阈值,提高了BP神经网络的计算精度、收敛速度和泛化能力。本文论述了遗传算法的基本思想、实现过程,并对高程拟合算例进行训练检验,实验结果表明,遗传算法改进的BP神经网络进行GPS高程拟合是可行的,能够有效地提高BP神经网络的拟合精度。     

BP神经网络方法在大坝基岩变形监测中的应用

结合工程实例,利用上游水位,下游水位和气温建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用traingdx算法进行模型训练,对大坝基岩变形进行预测,结果表明,建立的BP神经网络预测大坝基岩变形的模拟值具有较高的精度。     

基于改进GA的FNNC在水泥回转窑温度控制中的应用

神经网络和模糊控制在解决复杂的对象方面有独特优势,将模糊理论的知识表达容易和神经网络较强的学习能力这两个优势有机结合起来,用以提高系统的学习能力和表达能力。模糊神经网络（FNN）是近几年的研究热点．但由于采用对神经网络进行训练的BP算法是梯度算法．容易陷入局部极小。本文提出把动态的交叉率、变异率与在传统的遗传算法（GA）中加入动态学习的BP算子结合起来改良传统的遗传算法．即在遗传操作中．利用动态交叉率和变异率来改善全局样本的收敛速度：而在BP运算中加入动态学习率得到最大的优化收敛．不仅发挥了神经网络的泛化的映射能力,采用的遗传算法也极大地提高网络的学习速度和控制性能。     

基于结构式二进制编码的遗传算法在及其在BP网络中的应用

根据BP网络的拓扑特征,本文设计了基于结构式二进制编码的遗传算法,在该算法中,通过先将庞大的解空间进行分解处理,再将分解后的子空间视为个体进行遗传操作,能借助遗传算法的优势在全局范围内搜索到最优解所在的子空间,从而为下一步应用BP算法进行局部搜索明确了起点,缩小了范围,有效解决了BP算法易陷入局部极小,收敛速度慢甚至不收敛等问题,最后,通过字母识别试验证明了该算法的效率。     

基于微粒群–BP神经网络算法的堆石坝坝体变形监控模型研究

将微粒群算法与BP神经网络算法相结合,建立基于微粒群–BP神经网络算法的大坝安全监控模型,解决传统神经网络存在的网络学习速度慢,且易于收敛到局部最优点等问题。经实例分析,该模型在用于建立大坝安全监控预报模型过程中,能更好地反映大坝应力变形的非线性问题,且在精度和速度上都有较大的提高,为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。     

基于BP神经网络的齿轮设备故障诊断应用

本文提出了基于BP神经网络的齿轮故障诊断模型研究。首先构建了基于遗传算法的BP神经网络预测模型,并设计了基于遗传算法的齿轮故障诊断算法流程;然后,通过案例对本文构建的模型及设计的算法进行了验证,实验结果表明,本文设计的模型及算法收敛速度快,故障诊断效果较好,具有较强的使用价值。     

基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究

在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。     

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。