BP人工神经网络的建筑废料管理评价方法

众所周知,国防科技工业是为国家安全服务的产业,也就是生产武器装备的产业。当今世界,科技发展日新月异,现代武器系统越来越复杂,研制周期越来越长,一个国防科技工业项目从拟定方案,中间经过研制、试验、生产,到部署新武器系统,一般要花12～15年,有的可能长达20年。整个过程资金密集,技术密

为了评定旧水泥路面的综合性能,基于人工神经网络,选取6项易得指标建立旧水泥混凝土路面综合性能评价模型。使用代表性强的样本进行训练,得出该评价模型具有较高的准确性,并将该模型应用于实际工程中,效果优良。

针对边坡稳定性工程地质评价方法过分强调经验和难以定量的缺点，提出了一种基于人工神经网络的边坡稳定性工程地质评价方法，详细介绍了它的建模方法和应用实例，结果表明该方法不仅有效，而且有定量，简便，实时，自适应等优点，具有广阔的应用前景。

人工神经网络在工程管理中的应用——基于建设工程的复杂性和长期性,阐述了工程管理发展的新现象,对神经网络的发展及其结构特点作了介绍,并对神经网络在工程管理各个阶段的应用及其所带来的优点进行了探讨,解决了诸多工程难题。

基于人工神经网络的软件质量评价

探讨了矿井构造定量评价的人工神经网络方法,结合东坡井田讨论了bp模型的输入层、隐含层和输出层的构置和优选等问题,利用东坡井田已知资料使用有序地质量最优分割方法和插值法得到学习样本,经过学习样本的训练,对未知单元进行评价。

为在继电器的设计和生产阶段通过多个评价指标评价其整体品质,研究了多层次综合评判模型的可计算性。该模型依据电器产品设计方案关于技术性能和成本的综合评价指标体系,并通过对神经网络原理的评判方法的研究而建立。实例证明,人工神经网络的出现为处理各种模糊的、数据不完全的、模拟的、不精确的模式识别问题提供了一个全新的途径。

在灌区改造规划资料统计的基础上,拟建了一套涵盖较全面的指标和指标分级体系,利用附加动量/自适应学习率的改进bp算法,建立一个人工神经网络综合评价模型,并对二个实际灌区进行评价。模型具有突出体现目标、灵敏反映差异,收敛快等特点。

第23卷4期 442010年8月 城市环境与城市生态 urbanenvironment&urbanec0l0gy v01．23no．4 aug．2010 基于人工神经网络法的绿色建筑评价 支家强，赵靖，李楠 (天津大学，天津300072) 摘要：以实际建筑物为例，介绍了用层次分析法建立绿色建筑评价模型的过程，并分别用层次分析法和人工神经网 络法对实际建筑物进行了评价。评价结果显示，人工神经网络法与层次分析法相对误差不到0．5％，表明人工神经网络 法作为一种客观科学的评价方法，应用于绿色建筑的评价，能有效降低主观因素带来的影响，会使结果更具有客观性。 关键词：人工神经网络；层次分析法；绿色建筑；评价体系 中图分类号：tu一023文献标识码：a文章编号：(k)10088(原1002—1264)(2010)04-0044—04 green

以bp人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用bp人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。

将人工神经元网络应用于绿色建筑评价中,建立了采用lm算法的三层bp神经元网络绿色建筑评价模型,并参考国内外对绿色建筑评价的研究,建立绿色建筑评价指标集,通过专家打分获得训练样本,用trainlm训练函数训练网络,验证了绿色建筑评价结果与实际的一致性。最后,通过已训练好的网络,对多个绿色建筑方案进行评价选优,验证了该模型在绿色建筑评价中的实用性与可靠性。

基于人工神经网络的拱坝混合优化方法——拱梁分载法和弹粘塑性块体元法对拱坝地基系统进行耦合分析的基础上．建立了一套同时考虑坝体强度和坝肩稳定条件的拱坝体型优化方法，并给出了拱坝优化的一般形式。采用了人工神经网络结构近似分析方法来综合各种约束条件...

结构面分组是进行岩体结构面模拟的重要环节,将人工神经网络技术运用于结构面的分组中,是一种新的尝试。介绍了运用sofm神经网络进行结构面分组的方法,并结合工程实例,对其应用效果进行了探讨,指出运用该法虽能达到对结构面进行智能分组的效果,但最后仍需对结果进行人工判断,特别是对高倾角的分组效果不理想,有待进一步改进完善。

研究目的:本文以天津市河北大街混合梁斜拉桥为工程背景,基于人工神经网络模型,提出适用于混合梁斜拉桥的分步识别方法,分别采用概率和径向基函数神经网络对子结构和钢主梁子结构局部构件进行损伤识别。此外还提出适用于钢主梁局部构件识别的动-静组合损伤指标,并建立相应的径向基函数网络模型,分别针对单损伤、双损伤和三损伤的不同损伤情况进行数值模拟。研究结论:识别结果表明:(1)本文所提出的分步识别方法具有较高的识别精度,网络识别速度快,适用于大型混合梁斜拉桥的智能诊断过程;(2)所提出的动-静组合损伤指标对混合梁斜拉桥的局部损伤识别也较为敏感;(3)单处损伤测试工况中,识别精度几乎高达100%;(4)在两处和三处损伤测试工况中,位置识别正确率分别达到82.61%和78.3%。

人工神经网络在建筑管理当中的重要作用在近几年逐渐为人们所认识，其工作原理即通过模仿人脑在处理问题时的智能化信息体统，实现对人脑能力的最大化复制，进行学习、记忆等等信息处理的能力。因为它具有自我组合、自我适应能力强、且能并行处理等特性，故此被广泛应用于各行各业当中。人工神经网络能在很大程度上提高建筑管理的管理水平，且具有广阔的发展空间与良好的应用前景。本文旨在透过几方面来对其应用做出阐述分析。

混凝土强度是结构设计中控制的主要指标，其数值决定于水灰比、胶凝材料用量、矿物掺量、外加剂用量等多种因素，常规计算混凝土强度的公式因个人理解的不同而各异，一种仿生模型—人工神经网络则能很好地解决这个难题，文中尝试用人工神经网络对不同混凝土强度进行预测，结果表明此模型的可靠度很高，可以用以优化混凝土的试配，节约大量的时间、人力、物力和财力.

为简化震害预测工作,提出一种以房屋普查数据为震害影响因子并利用人工神经网络模型为工具的震害预测方法。从以往震害实例中选取了具有典型破坏特点的建筑物作为神经网络的学习样本,用收集的数据对网络进行了训练并得到了收敛的网络,应用此收敛的网络对一组新的房屋数据进行震害预测,结果表明了运用此方法和模型的实用性。

空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大。夏季影响空调负荷的因素主要是温度和湿度的变化。为了更好的预测空调降温负荷,研究了温度和湿度对空调负荷的影响。利用bp人工神经网络对电网空调负荷进行了预测,经过分析把日平均湿度量化成4段,和日平均湿度实际数值的模型进行计算比较,结果显示考虑日最高温度和日平均湿度量化为4段能更好的模拟温度、湿度和空调负荷之间的非线性关系,能更好的对电网空调负荷进行预测。

本文把信息扩散原理和神经网络相结合,提出一种工程造价的估测方法,并给出计算实例。

建筑施工现场的安全评价是一项复杂的系统工程。目前安全评价技术在建筑业的运用并不成熟,我国大多数建筑施工企业的安全管理只局限于对施工现场的检查和整改工作,而对整体安全性缺乏分析和有效监控。综合目前的安全评价技术,结合建筑施工的特点,确立建筑施工现场安全评价指标体系,并运用管理理论中的层次分析法(ahp)和模糊综合评价方法(fuzzy),提出了适合建筑施工现场的人工神经网络(ann)安全评价模型。详细论述了建筑施工安全评价方案以及具体实现的步骤,在结合ahp与fuzzy综合评价法的基础上利用ann进行训练与修正历史数据,为全面评价建筑施工安全状况提供了新的思路与方法。

建筑企业的安全问题不仅关系到建筑行业的发展,而且关系到社会的和谐与进步。从管理者的视角构建了建筑企业安全管理评价指标体系,并对指标之间的关系做了简要的说明。然后应用主成份分析对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,并采用遗传算法来提高神经网络的收敛速度。最后以天津市建筑企业为实例加以说明并进行了分析。结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。

结合原建设部编制、出台的《绿色施工导则》,建立科学的、切实可行的绿色施工评价指标体系。概括介绍了基于bp人工神经网络评价方法的基本原理,并分析了该方法应用于绿色施工评价的优越性。将该指标体系用于bp人工神经网络的绿色施工评价,客观、直接反映装饰装修工程施工的绿色程度,为绿色施工规范化、标准化服务。