东坡井田矿井构造的人工神经网络定量评价

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理,分析了一般bp神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性,根据模糊人工神经网络模型的构建方法,探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用,结合鲍店煤矿的实际资料,对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练,对未采区的构造复杂程度进行了预测,结果表明:模糊人工神经网络较一般bp神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果.

以拓扑指数为结构描述符,用基于levenberg-marquardt优化的bp神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在se-30和ov-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通bp神经网络法,预测准确度与普通bp神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.

矿井水排水量预测是一个难题。受降雨、河流、含水层等自然因素和煤矿开拓面积的扩大、水平的延伸等人为因素的影响,矿井水年排水量时间序列是非线性的。针对该问题,采用人工神经网络方法建立了矿井水排水量预测模型,通过预测结果比较可知,该模型具有较高的精度,将对以后矿井水排水量的预测起到一定的指导作用,并为矿井水利用规划的制定奠定了基础。

讨论了地铁区间隧道盾构施工引起的地表变形机理,并结合某地铁工程的实践,利用神经网络技术处理非线性问题的优势,应用人工神经网络对地表沉降进行了预测,经与现场实测值作对比分析,证实该方法具有较高的准确性。研究表明,该方法对处理此类非结构性规律的多因素综合影响问题较一般方法具有更强的适应性。

基于人工神经网络的软件质量评价

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。

中央空调系统制冷机的能量消耗特性具有强非线性的特点,传统的建模方法满足不了在线优化需求。利用bp人工神经网络的非线性映射能力,研究建立了中央空调系统制冷机的能量消耗模型。解决了由于空调系统设备模型复杂、待定系数数量多、优化方法初始值选取不当等因素引起中央空调水系统的实时优化控制问题

CO焊接工艺参数优化的人工神经网络设计

用人工神经网络算法计算了消失模铸造充型过程中不同时刻液态金属-模样界面的位置。通过实验对该算法进行了验证,模拟计算结果与实际测试结果无论在充型形态还是充型时间上都符合得较好。根据得出的界面位置及边界条件,通过求解n-s方程和能量方程计算了消失模铸造充型过程的流场及温度场。讨论了该计算模型在消失模铸造过程模拟仿真中的应用。

大型装备中普遍采用组合结构,其整体工作性能取决于预紧元件的预紧参数。确定预紧参数的传统方法不适用于大型结构,有限元法的分析次数又过多,实际上无法实现。文章提出用人工神经网络取代有限元进行整体性分析的方法,并针对某大型压机建立了神经网络模型。结果表明,用该方法可快速完成复杂组合结构的整体性分析,且精度较高。

本文利用神经网络的模拟能力代替传统的力学方法,对混凝土材料的循环本构关系进行了模拟研究.试验结果和模拟结果的比较说明,该模型具有较高的精度和良好的泛化能力.为研究材料本构特性提供了一条新的途径.

基坑变形人工神经网络预测及其网络参数优化——基坑变形人工神经网络预测受网络参数的影响较大，选取适当的网络参数才能得到较优的预测结果。本文介绍了人工神经网络原理及其网络参数的优化方法。以挡土桩桩顶水平位移预测为例，说明其具体预测步骤及网络参数优...

土壤含盐量的预测对合理配置水资源,防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意义。在阐述bp人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层bp网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水ph值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测。结果表明,bp神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度。

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

第6卷第4期计算机集成制造系统vol.6,no.4 2000年8月cimsaug.,2000 文章编号:1006-5911(2000)04-0036-05 基于人工神经网络技术的产品可装配性评价 u 冯禹,马玉林,蔡鹤皋 (哈尔滨工业大学现代生产技术中心,黑龙江哈尔滨150001) 摘要:讨论了以往产品可装配性评价方法的不足,并根据人工神经元网络的特点,阐述了人工 神经网络在可装配性评价中运用的适用性和基于人工神经网络的可装配性评价的实现方法。根据 boothroyd方法中提供的实验数据,通过神经元网络学习建立了评价模型,依此模型可以对表征产 品可装配性的装配时间等指标进行评价,为优选设计方案和改进设计提供决策支持。 关键词:人工神经网络;面向装配的设计;可装配性评价;设计评价 中图分类号:tp18

简要介绍了人工神经网络的结构及特点,并且详细论述了神经网络在中央空调水系统、风系统、制冷系统、负荷预测、系统的仿真设计和建筑运行能耗评价等方面的应用概况,指出了神经网络在空调领域今后的发展方向.

将bp人工神经网络方法引入区域构造活动性、区域地壳稳定性研究领域,对青藏铁路南段沿线的构造活动性进行定量分析。选用断层运动速率、地震震级、温泉温度及剪切应变4个关键影响因子作为bp人工神经网络的输入向量,构造活动强度(α)作为输出向量,以α为定量判据,将全区划分为相对稳定区(α<0.22)、较不稳定区(α≈0.22~0.38)、不稳定区(α≈0.38~0.69)、极不稳定区或强烈构造活动区(α≥0.69)。在青藏铁路南段沿线划分出格仁错、崩错、当雄-羊八井、错那湖、唐古拉山口南、聂荣东北、聂荣西北、雅鲁藏布江断裂沿线、萨迦等不稳定区,在不稳定区内部进一步划分出申扎、蓬错、尼木、桑雄、羊八井5个极不稳定区。

对富营养化评价标准进行插值获取大量的样本,建立了基于bp人工神经网络的富营养化评价模型。将模型应用于评价深圳市13座主要水库的富营养化状况,对其成因进行分析,并提出了对策与建议。研究结果表明,石岩水库与深圳水库为轻度富营养化,占评价水库总数的15.4%;西丽水库等11座水库为中营养,占评价水库总数的84.6%。人工神经网络用于建立湖库富营养评价模型是适合的。

依据起重机的特点,建立了安全性评价指标体系,并将神经网络理论应用于起重机安全评价之中,提出了基于此理论的系统安全评价模型和优点。根据实际收集的安全状况数据构建安全评价网络,并利用mat-lab软件对网络进行训练,得出可以对起重机安全状况进行评价的人工神经网络模型。评价实例验证了此方法的可行性,为起重机安全评价提供了一种新的途径。

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。

人工神经网络在徐州岩溶地面塌陷评价中的应用——岩溶地面塌陷的影响因素很多，发展过程也复杂。在众多的对岩溶地面塌陷的评价方法中，神经网络具有自学习、自适应与高度非线性映射的特点，是一种非常有效的评价手段。在徐州岩溶石地面塌陷的评价中，成功地运用...