介紹了模糊綜合評判和人工神經網絡原理,分析了一般bp神經網絡在研究復雜性問題時存在的局限性,根據模糊人工神經網絡模型的構建方法,探討了該模型在礦井構造定量評價中的應用,結合鮑店煤礦的實際資料,對建立的模糊人工神經網絡模型進行了學習訓練,對未采區的構造復雜程度進行了預測,結果表明:模糊人工神經網絡較一般bp神經網絡具有更快的收斂速度和更準確的預測效果.

以拓撲指數為結構描述符,用基于levenberg-marquardt優化的bp神經網絡建立了醇類化合物的結構與色譜保留值的相關性模型,用于未知醇類化合物在se-30和ov-3兩根色譜柱上保留指數的同時預測,其學習速率優于文獻中普通bp神經網絡法,預測準確度與普通bp神經網絡法接近,但優于多元線性回歸法,因而是一種較好的預測有機化合物氣相色譜保留指數的方法.

礦井水排水量預測是一個難題。受降雨、河流、含水層等自然因素和煤礦開拓面積的擴大、水平的延伸等人為因素的影響,礦井水年排水量時間序列是非線性的。針對該問題,采用人工神經網絡方法建立了礦井水排水量預測模型,通過預測結果比較可知,該模型具有較高的精度,將對以后礦井水排水量的預測起到一定的指導作用,并為礦井水利用規劃的制定奠定了基礎。

討論了地鐵區間隧道盾構施工引起的地表變形機理,并結合某地鐵工程的實踐,利用神經網絡技術處理非線性問題的優勢,應用人工神經網絡對地表沉降進行了預測,經與現場實測值作對比分析,證實該方法具有較高的準確性。研究表明,該方法對處理此類非結構性規律的多因素綜合影響問題較一般方法具有更強的適應性。

基于人工神經網絡的軟件質量評價

為在繼電器的設計和生產階段通過多個評價指標評價其整體品質,研究了多層次綜合評判模型的可計算性。該模型依據電器產品設計方案關于技術性能和成本的綜合評價指標體系,并通過對神經網絡原理的評判方法的研究而建立。實例證明,人工神經網絡的出現為處理各種模糊的、數據不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個全新的途徑。

在灌區改造規劃資料統計的基礎上,擬建了一套涵蓋較全面的指標和指標分級體系,利用附加動量/自適應學習率的改進bp算法,建立一個人工神經網絡綜合評價模型,并對二個實際灌區進行評價。模型具有突出體現目標、靈敏反映差異,收斂快等特點。

中央空調系統制冷機的能量消耗特性具有強非線性的特點,傳統的建模方法滿足不了在線優化需求。利用bp人工神經網絡的非線性映射能力,研究建立了中央空調系統制冷機的能量消耗模型。解決了由于空調系統設備模型復雜、待定系數數量多、優化方法初始值選取不當等因素引起中央空調水系統的實時優化控制問題

CO焊接工藝參數優化的人工神經網絡設計

用人工神經網絡算法計算了消失模鑄造充型過程中不同時刻液態金屬-模樣界面的位置。通過實驗對該算法進行了驗證,模擬計算結果與實際測試結果無論在充型形態還是充型時間上都符合得較好。根據得出的界面位置及邊界條件,通過求解n-s方程和能量方程計算了消失模鑄造充型過程的流場及溫度場。討論了該計算模型在消失模鑄造過程模擬仿真中的應用。

大型裝備中普遍采用組合結構,其整體工作性能取決于預緊元件的預緊參數。確定預緊參數的傳統方法不適用于大型結構,有限元法的分析次數又過多,實際上無法實現。文章提出用人工神經網絡取代有限元進行整體性分析的方法,并針對某大型壓機建立了神經網絡模型。結果表明,用該方法可快速完成復雜組合結構的整體性分析,且精度較高。

本文利用神經網絡的模擬能力代替傳統的力學方法,對混凝土材料的循環本構關系進行了模擬研究.試驗結果和模擬結果的比較說明,該模型具有較高的精度和良好的泛化能力.為研究材料本構特性提供了一條新的途徑.

基坑變形人工神經網絡預測及其網絡參數優化——基坑變形人工神經網絡預測受網絡參數的影響較大，選取適當的網絡參數才能得到較優的預測結果。本文介紹了人工神經網絡原理及其網絡參數的優化方法。以擋土樁樁頂水平位移預測為例，說明其具體預測步驟及網絡參數優...

土壤含鹽量的預測對合理配置水資源,防治土壤次生鹽堿化等具有重要的指導意義。在闡述bp人工神經網絡原理的基礎上,針對影響土壤含鹽量的主要因素,建立了多因子土壤含鹽量的3層bp網絡模型,以土壤含水率、地下水礦化度、地下水ph值、地下水埋深、相對濕度、降雨量、蒸發量作為模型輸入參數,土壤含鹽量作為模型輸出,對土壤含鹽量進行了預測。結果表明,bp神經網絡模型預測土壤含鹽量的最大誤差為8.78%,平均誤差為5.99%,模型具有較高的預測精度。

第23卷4期 442010年8月 城市環境與城市生態 urbanenvironment&urbanec0l0gy v01．23no．4 aug．2010 基于人工神經網絡法的綠色建筑評價 支家強，趙靖，李楠 (天津大學，天津300072) 摘要：以實際建筑物為例，介紹了用層次分析法建立綠色建筑評價模型的過程，并分別用層次分析法和人工神經網 絡法對實際建筑物進行了評價。評價結果顯示，人工神經網絡法與層次分析法相對誤差不到0．5％，表明人工神經網絡 法作為一種客觀科學的評價方法，應用于綠色建筑的評價，能有效降低主觀因素帶來的影響，會使結果更具有客觀性。 關鍵詞：人工神經網絡；層次分析法；綠色建筑；評價體系 中圖分類號：tu一023文獻標識碼：a文章編號：(k)10088(原1002—1264)(2010)04-0044—04 green

第6卷第4期計算機集成制造系統vol.6,no.4 2000年8月cimsaug.,2000 文章編號:1006-5911(2000)04-0036-05 基于人工神經網絡技術的產品可裝配性評價 u 馮禹,馬玉林,蔡鶴皋 (哈爾濱工業大學現代生產技術中心,黑龍江哈爾濱150001) 摘要:討論了以往產品可裝配性評價方法的不足,并根據人工神經元網絡的特點,闡述了人工 神經網絡在可裝配性評價中運用的適用性和基于人工神經網絡的可裝配性評價的實現方法。根據 boothroyd方法中提供的實驗數據,通過神經元網絡學習建立了評價模型,依此模型可以對表征產 品可裝配性的裝配時間等指標進行評價,為優選設計方案和改進設計提供決策支持。 關鍵詞:人工神經網絡;面向裝配的設計;可裝配性評價;設計評價 中圖分類號:tp18

簡要介紹了人工神經網絡的結構及特點,并且詳細論述了神經網絡在中央空調水系統、風系統、制冷系統、負荷預測、系統的仿真設計和建筑運行能耗評價等方面的應用概況,指出了神經網絡在空調領域今后的發展方向.

人工神經網絡在基坑變形性狀研究中的應用——基坑工程不僅要保證維護結構本身的安全，而且要保證周圍建(構)筑物的安全和正常使用。開展基坑工程變形性狀研究具有重要意義。影響基坑變形的因素很復雜，傳統的計算方法已無法準確預測基坑的變形。人工神經網絡(an...

人工神經網絡預測軟土地基沉降——簡要介紹了高速公路軟土地基的基本性質和對高速公路的主要影響，充分運用人工神經網絡較強的非映射能力來預測軟土地基的沉降，利用實測資料來對復雜的非線性的土工結構進行直接建模，并計算出軟土地基的沉降值，獲得滿意的效果...

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...

根據建筑物實測沉降利用人工神經網絡理論,建立了前饋網絡預測模型并提出新的學習算法,結合某建筑物糾偏工程實例對建筑物沉降進行了預測.預測結果表明神經網絡方法是可行且有效的.

鑒于前人推導的鎬形截齒破巖截割阻力和截割比能耗的理論公式計算值與實際值相差較大以及最優截槽寬沒有定量表示,文中選取巖石密度、單軸抗壓強度、抗拉強度、靜態彈性模量等為影響因子,建立了bp預測網絡模型,并利用此模型對我國常見的4種巖石鎬形齒截割參數進行了預測。檢驗及預測的結果表明建立的預測網絡運行穩定,預測結果良好,對截割力的預測優于理論計算結果,對截槽寬和截割厚度最優比值、截割比能耗的預測結果良好,相對現有理論的計算和經驗公式計算精度有了很大提高,能更好的滿足工程要求。