針對傳統方法單獨采用bp神經網絡算法易陷入局部極值的問題,提出了遺傳算法優化bp神經網絡,并將其應用于mimo-ofdm系統信號檢測中。該方法將遺傳算法與神經網絡相結合,用遺傳算法優化神經網絡初始值,使bp網絡快速收斂到最優解,避免了由初始值的隨機選取而帶來的檢測誤碼。仿真結果表明所提出的方法在誤碼率方面有比較好的性能。

針對bp神經網絡易陷入局部最優和遺傳算法全局搜索速度過慢的缺點及水利定額編制中存在非線性和復雜性的實際狀況,提出采用遺傳算法（ga）優化bp神經網絡在水利定額編制中的問題。實例分析表明,優化后模型（ga-bp神經網絡）結合了bp神經網絡的非線性逼近、局部尋優能力和遺傳算法的全局搜索特性,在穩定性、預測精度、收斂速度上均優于bp神經網絡,可運用于水利定額編制。

為了實現樁身完整性的智能分類,并減少人為因素造成的誤判,文章建立適用于樁基完整性檢測的基于遺傳算法的bp神經網絡模型,運用matlab軟件對模型進行模擬,并求出模型的可行性的解,從而實現對不同類型樁身的完整性智能辨別的功能,最后再通過測試樣本對模型的正確性進行驗證。測試樣本中的預測結果與理想結果非常接近,通過計算得出測試樣本的仿真誤差為0.1538,訓練樣本的仿真誤差為0.092644。結果表明,基于遺傳算法的bp神經網絡模型能過較好的對樁身完整性進行分類,并且在減少樁型誤判的情況下,又提高了效率,在實際工程中具有良好的應用前景。

采用遺傳算法優化bp神經網絡來建立一個道路交通事故宏觀預測的模型.該模型結合遺傳算法和神經網絡兩者的優點,具有更好的運算性能、更快的收斂速度和更高的精度.模型以交通事故死亡人數為輸出變量,以機動車保有量、公路里程、人均gdp為輸入變量,利用1978年至2006年的道路交通事故數據進行訓練及檢驗.實例計算表明,建立的基于遺傳算法的bp神經網絡模型可以很好的適用于道路交通事故宏觀預測,為制定交通安全對策提供理論依據.

優化電解碲電源對電解行業節能增效、提高電解產品質量和改善電網環境具有重要意義.電源前級采用三相電壓型pwm整流器；在建立pwm整流器數學模型的基礎上；通過改進雙閉環pi控制策略；即外環基于并行搜索全局尋優的遺傳算法優化bp神經網絡權值和閾值的智能控制方法；分析網側電流波形和諧波含量；可得到所需的額定電解電壓和電流；以matlab/simulink軟件為平臺進行仿真計算.結果表明:ga-bp(geneticalgorithm-backpropagation)算法具有輸出電壓平穩、響應速度快、超調量小、抗干擾性強等優點.

相對于監測數據采集的高效性,隧道施工中對現場突發狀況缺乏高效的應對措施。本文結合工程實例,采用正交表及對應三維數值計算模型,得到隧道施工參數與對應隧道變形的樣本集,應用基于遺傳算法的bp神經網絡matlab程序,通過對施工參數進行正演分析,實現相對高效的施工反饋;在實測數據基礎上,通過進一步的反演分析,可優化施工參數,實現施工工藝的經濟優選。工程應用結果表明,該方法的分析結果能夠滿足工程施工精度要求,有效提高施工過程中突發狀況的應對效率,同時也為設計中參數的優化選擇提供參考,為建立隧道工程施工的高效反饋機制提供新方法和新思路。

神經網絡模型是一種非常有效的數據處理工具,但是存在結構確定困難的缺點.針對神經網絡算法的這種缺點,提出了變結構神經網絡模型.此模型增加了神經網絡隱節點的決策變量,并對此決策變量進行松弛.在采用bp梯度算法確定神經網絡結構的同時,確定網絡參數.由于電纜的狀態監測是時序數據,將此模型應用于電纜的狀態監測過程中,能體現出較好的適應性.

比較分析了現行的造價估測模型的特點及其存在的問題,突出bp神經網絡模型進行造價估測的理論優勢,引入工程分類思想,以學校類建筑為例,建立了bp神經網絡估測模型并進行了造價估測。

造價估測方法的研究和bp神經網絡模型的應用——比較分析了現行的造價估測模型的特點及其存在的問題,突出bp神經網絡模型進行造價估測的理論優勢,引入工程分類思想,以學校類建筑為例,建立了bp神經網絡估測模型并進行了造價估測。　　

建立bp(backpropagation)神經網絡與遺傳算法相結合的電力負荷預測模型。在該模型中,利用遺傳算法具有的全局尋優特點,將bp網絡的初始權值優化到一個較小的范圍,然后再用bp算法在該范圍內繼續優化,以便使優化算法既能實現全局最優求解,又能獲得較快的求解速度。最后,通過仿真算例,與傳統bp網絡優化結果、及各種擬合方法獲得結果進行比對,驗證了計算方法的可行性和優越性。

闡述了企業信息化水平評價問題的現狀,提出了運用遺傳算法(ga)優化bp神經網絡的評價方法,避免了傳統評價方法確定權重值的主觀隨意性,并且克服了bp網絡中的局部極小缺陷,使訓練速度加快,在建立bp-ga網絡信息化評價模型的基礎上,利用樣本公司實際指標數據對模型的評價效果進行了檢驗,并與傳統bp網絡模型的評價結果進行了比較研究。

建立bp（backpropagation）神經網絡與遺傳算法相結合的電力負荷預測模型。在該模型中，利用遺傳算法具有的全局尋優特點，將bp網絡的初始權值優化到一個較小的范圍，然后再用bp算法在該范圍內繼續優化，以便使優化算法既能實現全局最優求解，又能獲得較快的求解速度。最后，通過仿真算例，與傳統bp網絡優化結果、及各種擬合方法獲得結果進行比對，驗證了計算方法的可行性和優越性。

采用遺傳算法對建筑設計進行優化,是建筑設計領域一個全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遺傳算法求解最優值時,需要對每個進化個體進行適應度函數的計算,將消耗大量的運行時間.為了降低算法的復雜性,提出一種神經網絡結合遺傳算法的建筑優化設計方法.研究結果表明：與傳統遺傳算法對比,該方法可以有效降低算法的迭代次數和運行時間,提高建筑優化設計的效率.

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。

采用遺傳算法對建筑設計進行優化,是建筑設計領域一個全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遺傳算法求解最優值時,需要對每個進化個體進行適應度函數的計算,將消耗大量的運行時間.為了降低算法的復雜性,提出一種神經網絡結合遺傳算法的建筑優化設計方法.研究結果表明:與傳統遺傳算法對比,該方法可以有效降低算法的迭代次數和運行時間,提高建筑優化設計的效率.

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

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.

負荷預測是電力規劃的基礎,傳統的神經網絡預測方法存在對初始網絡權值設置敏感、收斂的速度慢、容易陷入局部極小值等缺點。文中引入遺傳算法先對神經網絡的初始值進行優化,再通過神經網絡進行學習和訓練,得出的結果再經bagging方法集成,目的是提高其準確率。通過matlab仿真進行實驗,結果表明,基于bagging算法集成遺傳神經網絡,能夠克服傳統bp神經網絡的缺點,可較快收斂又不易陷入到局部極值中,具有較強的泛化能力,同時也大大提高了網絡的預測精度。

分析了傳統的工程偽裝評價方法的不足，較全面地考慮了影響工程偽裝效能的因素，建立了客觀的評價模型，設計了兩級神經網絡，初步提出了評價模型中各因素的指標級，構建了基于bp神經網絡的工程偽裝效能評估系統，該系統可以實現對工程偽裝效能的客觀評估。

將遺傳算法(ga)和人工神經網絡(ann)引入框架結構可靠度分析,其結果與jc法的計算結果相比較,進一步顯示出遺傳算法和人工神經網絡用于計算結構可靠度的優點,為結構可靠度研究提供了新的有效思路和方法。

在彎管前安裝擾流子，可以減小彎管處二次流強度，降低能量損失，并運用cfd軟件對不同參數下的擾流子節能效果數值計算。以l9（33）正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本，建立在5種雷諾數下擾流子節能效率與擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離3個結構參數的非線性映射關系；擾流子節能效率最大值作為目標函數，再結合遺傳算法進行結構參數優化。最終得到在不同雷諾數下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式，并利用有限元方法對結果驗證。結果表明，這種優化方案具有可行性；合適的結構參數的擾流子具有良好的節能效果。

在彎管前安裝擾流子,可以減小彎管處二次流強度,降低能量損失,并運用cfd軟件對不同參數下的擾流子節能效果數值計算.以l9(33)正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本,建立在5種雷諾數下擾流子節能效率與擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離3個結構參數的非線性映射關系;擾流子節能效率最大值作為目標函數,再結合遺傳算法進行結構參數優化.最終得到在不同雷諾數下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式,并利用有限元方法對結果驗證.結果表明,這種優化方案具有可行性;合適的結構參數的擾流子具有良好的節能效果.