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人工神經網絡是在模仿人腦處理問題的過程中發展起來的新型智能信息處理理論,通過對人工神經網絡及bp網絡的基本原理與特征的分析,建立了工程估價預測模型.

長期以來,由于水土流失引發的生態環境問題受到各界人士的十分關注。我國大部分地區降水集中,生態破壞導致水土流失嚴重。利用bp網絡模型對水土流失程度進行檢測和分析是當前學科領域的一個熱門話題。

針對拉薩市道路交通噪聲污染問題,運用人工神經網絡理論和方法對拉薩市道路交通噪聲的等效連續聲級進行預測。經檢驗,計算值與實測值接近,從而為道路交通噪聲的預測提供了一種新的途徑。

本文采用bp神經網絡預測模型,通過在matlab軟件建模,并對實際工程項目的支護結構頂水平位移的監測數據進行分析,預測其后的監測數據,結果表明bp神經網絡擬合效果優越,仿真性強,具有很強的泛化能力,能夠對實際工程的支護結構頂水平位移進行有效預測.

針對基坑變形預測中信息的灰色性和數據的非線性性,提出用灰色神經網絡預測基坑變形的新方法。用一樁錨聯合支護體系實例進行了預測研究,得到支護體系的不同預測模型的組合預測值。研究結果表明:灰色神經網絡預測誤差比gm(1,1)預測模型小;與bp預測模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監測中,為了更準確地預測基坑變形,可以采用灰色神經網絡預測與bp預測相結合的方法進行預測。

人工神經網絡在預測軟基沉降中的應用研究——依據影響軟土路基沉降的因素選取參數建立了bp神經網絡預測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數據，進行了軟土地基最終沉降量的預測，取得了較為理想的效果。證明神經網絡法能避免傳統方法計算過程中各種人為因素...

泡沫金屬試樣測試復雜,對試樣而言又急需知道基體結構參數與力學性能和阻尼性能的關系,采用線性回歸技術無法實現這一功能,應用人工神經網絡,則解決了通過測量泡沫金屬的四個基本參數達到推知其力學性能、阻尼性能的課題。

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基于人工神經網絡理論,提出了根據前期沉降觀測資料進行沉降預測的人工神經網絡模型,并用于汕汾高速公路預壓荷載卸荷時間預報.研究表明,所建議的模型較傳統沉降預測模型具有顯著的優越性,應用前景廣闊.

利用神經網絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經網絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意。

基于人工神經網絡的工程造價預測模型——利用神經網絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經網絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意。　　

人工神經網絡模型描述

調查分析了蘑菇湖水庫的污染源,選取蘑菇湖水庫污染的6項水質監測數據作為評價指標,采用matlab建立了蘑菇湖水庫水質評價的三層bp網絡模型,并以這6項指標為訓練樣本,對bp網絡進行訓練,將訓練好的網絡用于水質進行評價,得出的蘑菇湖水庫水質評價結果是劣ⅴ類,采用分級評分法對計算結果進行了比較分析,結果表明:bp神經網絡方法收斂速度較快,預測精度很高,蘑菇湖水庫已喪失養殖功能,并且已不能滿足農業灌溉的標準。

第47卷第6期廈門大學學報(自然科學版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神經網絡的工程估價模型及其應用 葉青,王全鳳 (華僑大學土木工程學院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金項目:福建省自然科學基金(2008j0196)資助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神經網絡的工程估價模型具有高度的容錯性和較強的泛化能力,通過對數據并行處理的方式能快速準 確地估算出工程造價.本文根據bp神經網絡原理,選取福建泉州地區的21組工程實例來建立模型,其中19組為訓練樣 本,2組為檢測樣本,確定了13個主要造價

農產品價格風險預警模型的建立與應用 ——基于ｂｐ人工神經網絡 趙瑞瑩，楊學成 （山東農業大學經濟管理學院山東泰安２７１０１８） 第２９卷第２期 ２００８年３月 ｖｏｌ．２９ｎｏ．２ ｍａｒ．２００８ 農業現代化研究 ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ 作者簡介：趙瑞瑩（１９６３－），女，山東蓬萊人，教授，博士，２００４－２００６年曾在德國進修農業ｍｂａ，研究方向為物流與供應鏈管理；楊學成（１９６１－）， 男，山東東阿人，教授，博導，研究方向為農業經濟理論與政策。 收稿日期：２００７－１２－０７；修回日期：２００８－０１－２２ 摘要：農產品價格風險的防范要通過管理水平的提高來化解，農產品價格風險預警的引入則可實現農產品市場風 險管理方法的創新。本文建立了基于ｂｐ人工神經網絡的農產品價格風險預警模型，并以生豬

人工神經網絡方法在基坑變形預測中的應用研究——分析研究了人工神經網絡方法在基坑變形預測中的建模方法，并通過實例應用，證明這種方法是切實可行的。同時將人工神經網絡方法預測結果和灰色系統模型及時序模型預測進行比較，充分證明人工神經網絡方法在變形預...

人工神經網絡在股票價格預測中的應用 作者：施航，馬琳達 作者單位：貴州大學電氣工程學院,貴州,貴陽,550003 刊名：電腦開發與應用 英文刊名：computerdevelopment&applications 年，卷(期)：2007,20(9) 被引用次數：3次 參考文獻(3條) 1.董長虹matlab神經網絡與應用2005 2.吳曉莉;林哲輝matlab輔助模糊系統設計2002 3.周開利;康耀紅神經網絡模型及其matlab仿真程序設計2005 本文讀者也讀過(6條) 1.安靜.曾成順.anjing.zengcheng-shunbp算法改進及其在股票價格預測中的應用[期刊論文]-電氣傳動自動化 2009,31(6) 2.李杰.lijie基于bp算法的股價預測模型實證分析[期刊論文]-科技廣場2006(10)

介紹了分布式光纖監測系統的檢測原理,針對結構物局部點的應變變化建立了4層人工神經網絡模型,對結構物的局部變形進行預測,并利用隧道實測數據對預測值進行了驗證,取得了比較滿意的效果。

bp神經網絡是分析處理復雜非線性問題的一種有效方法,是目前廣泛應用的一種神經網絡,已被逐漸應用于對宏觀經濟問題的研究中。本文有機地整合了計量經濟學與bp神經網絡,建立了基于因果關系理論來確定bp網絡的輸入變量,基于協整理論來分析bp網絡系統的可靠性,基于學習率可變的動量bp算法的用于研究經濟領域問題的改進bp神經網絡預測模型,加強了網絡模型的理論基礎,提高了網絡模型的質量,并將其應用于西北建筑業的預測和控制中,取得了令人滿意的效果。

提出一種采用bp神經網絡算法來預測深基坑沉降的方法,結合具體工程實例,構建了預測深基坑周邊地表沉降具體bp神經網絡模型,預測結果表明,該模型有較高的預測精度,可作為預測沉降的一種新方法。

空調負荷是近年來增長較快的一類負荷,其特性對電網的電壓穩定性影響很大。夏季影響空調負荷的因素主要是溫度和濕度的變化。為了更好的預測空調降溫負荷,研究了溫度和濕度對空調負荷的影響。利用bp人工神經網絡對電網空調負荷進行了預測,經過分析把日平均濕度量化成4段,和日平均濕度實際數值的模型進行計算比較,結果顯示考慮日最高溫度和日平均濕度量化為4段能更好的模擬溫度、濕度和空調負荷之間的非線性關系,能更好的對電網空調負荷進行預測。