基于AHP与PSO-BP神经网络电梯安全评价

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。

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以bp神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了pso-bp神经网络.该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和bp神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力.计算结果表明:pso-bp神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4mm,平均相对误差为2.7％,满足隧道围岩变形预测精度的需要.

通过分析我国建筑施工安全生产的现状,在评价方法选择以及评价指标体系的建立方面,都在传统评价方法的基础上进行了改进,在bp神经网络的模型中引入了动量因子mc,从而克服了bp神经网络运算次数多,易陷入局部最优等缺点。利用改进的bp神经网络模型对建筑施工安全进行评价,找出施工中影响安全的主要因素,为建筑施工的危险辨识和制定相应控制措施提供依据,以指导人们有效地控制施工中的不安全因素,避免和减少施工中事故的发生。

基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测。以pso-bp神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现:二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用pso-bp神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测。为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明:优化后的pso-bp神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景。

为了研究隧洞施工安全评价方法,以某正在施工的隧洞为背景,确定了24个安全评价指标,设计了隧洞施工的多层前馈bp神经网络结构,建立了较为完善的基于bp神经网络的隧洞施工安全评价体系模型,并验证了其实用性。对背景工程进行了施工安全评价,评价结果与工地实地考察结果一致,说明所建立的隧洞施工安全评价模型的有效性和实用性。

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化bp神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子pso-bp预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数,不仅可以克服bp算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以uci数据库中的concretecompressivestrength数据集为例进行仿真测试,结果表明:pso-bp模型预测精度较bp、ga-bp模型分别提高了8.26%和2.05%,验证了pso-bp模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。

电梯作为现代重要的交通和运输工具,其安全关系到每个人的人身安全。因此,完善电梯安全评价至关重要,即通过对电梯进行安全评价,预测和预防可能发生的故障,达到提前辨识风险并采取措施的目的。在对电梯系统组成分析的基础上,运用故障类型与影响分析的方法,对电梯各个子单元可能存在的风险进行定性和半定量计算,然后有针对性地采取风险控制措施,以达到降低电梯风险的效果。

基于bp神经网络的矿井通风系统安全评价方法——运用人工神经网络的理论和方法，建立了基于bp神经网络的矿井通风系统安全评价模型，并利用matlab7．0进行编程，实现了矿井通风系统的安全评价预测。通过某矿通风系统的实例评价，预测结果与实测结果相符，表明应...

提出基于bp神经网络模型的建筑施工现场安全评价方法,该方法在解决实际问题中具有应用前景。

为了提高高速公路交通安全评价的准确性及可靠性,在遵循评价基本原理及相关要求的基础上,提出基于bp神经网络的高速公路交通安全评价方法,建立了高速公路交通安全评价模型,并对新疆s045线交通安全状况进行实例分析。结果表明:新疆s045线交通安全状况良好。基于bp神经网络的高速公路交通安全评价准确性较高,其涉及参数较少,操作简便,评价科学。

为了评价高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能获得交通安全状况的动态信息,在对国内外交通安全评价的方法进行研究的基础上,提出了bp神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在对交通事故进行调查分析的基础上,从影响高速公路交通安全的6个方面,建立了相应的评价指标体系,共计18个指标.每个指标有确定的指数等级划分依据、评价要求、调查方法.采用c++语言开发了基于bp神经网络模型的综合评价软件,在江西省梨温和昌泰2条高速公路进行实际应用.对评价结果进行了分析,表明该方法操作性强、结果可靠.

针对我国城市道路交通安全的现状节,并结合我国道路交通的特点,提出了采用道路交通安全政策、道路交通安全状况、道路交通安全管理与道路交通事故防控水平等4个方面共13项指标组成的面向城市交通安全可持续发展的评价指标集,建立了基于bp神经网络的评价模型,并结合实例,分析了其计算方法。该方法对于城市交通安全评价是有效的。

分析了交通冲突数与其影响因素之间及交通冲突数与安全性之间的关系;以交通冲突数作为其影响因素与道路安全性之间的\"转换器\

在综合分析国内外交通安全评价研究的基础上,针对我国城市道路交通安全的现状及存在问题,提出了采用基础数据、交通安全管理、公众安全评价3个方面共13项指标组成的面向城市交通安全可持续发展的评价指标集,构建了基于bp神经网络的评价模型,并结合算例详细分析了其计算方法.该方法对于提高交通管理部门的管理和决策水平具有指导作用.

影响施工升降机安全使用的影响因素多且模糊性强,在建筑安全事故中,由施工升降机而引发的安全事故比例较高。本文提出了一种应用神经网络评判法进行建筑用施工升降机施工安全评价的方法。从人-机-环境-管理四个方面出发,建立了一套安全管理综合评价指标体系。利用改进的bp神经网络进行了评价预测,为建筑施工提供可靠的安全建议。

本文阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

高校实验室安全评价是实验室安全管理中的薄弱环节.针对目前高校实验室安全评价缺乏较全面、合理、高效评价方法的问题,以如何能科学、客观、准确地评价高校实验室安全水平为目的,在探索bp神经网络和遗传算法理论的基础上,将二者结合,应用于高校实验室安全评价中,对基于ga-bp神经网络的高校实验室安全评价展开了研究.ga-bp网络评价模型能够在更短的时间内,达到更高的精度,收敛速度、精确性和稳定性明显优于bp网络评价模型,验证了遗传算法优化bp神经网络的合理性和高效性.

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。

电梯数量的增多已经影响到了老百姓的生活,电梯安全也成了人们必不可少的一个议题。在倡导电梯安全评价方法的研究,对电梯安全评价的方法进行了一个概括和总结,以求更可靠有效的电梯安全评价方法。

基于神经网络下的计算机网络安全评价体系能有效保障人们的网络安全、知识产权及个人隐私。文章研究计算机网络安全的评价内容,探讨基于神经网络下的计算机网络安全评价体系的构建和实施路径,确保计算机网络安全评价精准性的有效提升。