隧道变形预测的BP神经网络模型

本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程，提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术，并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程，取得了较好的工程效果。     

基于神经网络的单元自动机CA及真实和忧化的城市模拟

提出了一种基于神经网络的单元自动机（ＣＡ）。ＣＡ已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。ＣＡ模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还可以进行优化的城市模拟，为城市规划提供参考依据。     

应用神经网络技术进行油气圈闭评价研究

1 研究区石油地质特征库尔勒鼻凸-草湖凹陷位于塔里木盆地东北部,受南天山构造带挤压作用的持续影响,整体呈现南升北降的构造格局震旦纪是区内第一套沉积盖层,与前震旦系浅变质的结晶基底角度不整合接触,其上与寒武系平行不整合接触;寒武纪-早奥陶世,塔里木广大地区沉积格局在震旦纪基础上继承发     

巴彦浩特盆地火成岩的综合地球物理解释

采用综合地球物理方法识别巴彦浩特盆地火成岩,首先利用高精度重磁资料和大地电磁测深资料,初步确定火成岩的平面位置和深度,然后利用钻遇火成岩的已知测井资料,建立人工合成地震记录,在地震剖面上标定出火成岩并分析其波组特征,采用BP神经网络进行火成岩的精细识别.研究表明,综合地球物理解释是提高反演解释精度的有效途径.     

大庆徐家围子地区深部致密砂砾岩气层识别

大庆徐家圈子地区深部致密砂砾岩储层的骨架成分除了含有石英、长石外，还含有许多酸性喷发岩，而且各种骨架成分的含量随深度变化比较大；复杂的岩性使得气的影响被岩性的影响所淹没，从而造成常规气层识别方法失效。针对这一问题，应用神经网络方法准确求取地层颗粒密度和泥质含量，然后对中子和密度测井值进行岩性影响校正和泥质影响校正，使得求出的中子和密度孔隙度仅受地层气的影响，最后将得到的中子和密度孔隙度进行对比，应用中子和密度孔隙度的差异识别气层。     

基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究

根据赤潮的卫星遥感探测机理，应用人工神经网络技术，建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息，赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明，应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究

提出了运用径向基函数神经网络和K均值法进行遥感影像分类的算法，以实际的遥感影像分类为例，通过与传统的最小距离法进行比较，对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳，并就算法实施中的一些问题进行了探讨。分析结果表明，RBF神经网络是一种有效的图像分类器。     

BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法

本文提出了基于“能量—损伤”原理，综合利用小波包分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法。在结构损伤诊断中，时域信号经小波分析后其缺损特征会更加明显，把分布在不同频带的结点能量作为神经网络的训练样本能够很好地反映结构缺损特征。以美国土木工程师学会提出的基准结构为例，阐述了结构损伤的发生、位置和程度诊断过程，取得了令人满意的结果。