基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.      

人工神经网络在盐渍土盐胀特性研究中的应用

利用人工神经网络处理非线性体系的优势性,对盐渍土膨胀规律多影响因素试验数据进行了建模方法分析,提出了盐渍土盐胀率随含水量、氯化钠含量、硫酸钠含量、初始干容重和上覆荷载5因素变化的计算公式,计算结论比常规二次回归法更加符合目前对盐渍土盐胀规律的定性认识.     

基于人工神经网络预测弯道段冰塞壅水

寒冷地区河流冬季常形成凌洪灾害,冰情的预报和预测大致可分为冰塞出现的位置、上游水位升高和开河冰塞的预报.依据实验资料,分析了弯槽段冰塞壅高上游水位和佛汝得数以及冰流量之间的变化关系,采用BP网络对水位壅高及弯槽断面水位进行了模拟预测并和回归分析的结果进行了对比,结果表明:人工神经网络技术可以提高对水位的模拟预测精度.     

高陡山区开采自然坡失稳分析的神经网络方法

针对山区地下开采自然边坡稳定性分析问题,根据大量工程实测资料,建立了人工神经网络预测模型。通过对人工神经网络算法的改进,选取适当的动量项系数及变步长方法,对已有的实测资料进行了训练和测试,并对丁家河磷矿自然边坡稳定性进行了具体的预测分析,理论计算结果与工程实际情况一致。分析结果表明,所建立的理论模型可用于山区磷矿开采自然边坡稳定性预测分析。     

灰关联神经网络法及防洪堤边坡稳定性分析

灰关联分析神经网络方法首先是对防洪堤边坡稳定性影响因素进行灰关联分析,得出各因素影响程度的大小排序,然后建立该工程的神经网络模型,选择灰关联分析得到的优势因子作为样本输入以及关联度作为网络权值确定的一个因素,利用大量南宁市防洪堤边坡工程实例对网络进行训练学习,最后用训练成功的网络对工程进行预测。预测的结果与实际情况进行对比表明,这个方法能够满足南宁市防洪堤边坡稳定性预测的要求。     

识别所钻地层的人工神经网络法应用

对用人工神经网络方法来解决钻探生产的实际问题, 在不取心的情况下识别所钻地层的岩性进行了研究.根据钻探生产的特点, 设计了人工神经网络的结构和输出方式, 开发了人工神经网络识别所钻地层的软件, 分析了影响人工神经网络应用效果的各因素, 在人工神经网络的优化设计方面作了较深入的研究.研究表明: 人工神经网络用于识别所钻地层有很好的效果; 人工神经网络的参数, 如学习率、隐含层层数、隐含层单元数和数据处理方式等对人工神经网络的应用效果有影响.      

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计研究

采用多分辨小波分析对卫星图象进行预处理 ,在保留其特征信息的同时 ,减小了数据量 ,改善了神经网络训练过程的收敛性能 ,提高了处理速度。采用这一方法根据 GOES- 8的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验 ,取得了良好的效果。     

气象卫星云图的多分辨小波分解及人工神经网络降水估计 …

采用多分辨小波分析对卫星图象进行处理,在保留其特征信息的同时,减小了数据量,改善了神经网络训练过程的收敛性能,提高了处理速度,采用这一方法根据ＧＯＥＳ－８的红外亮温图象和气象雷达资料对巴西圣保罗州中部的降水量估计进行了试验,取得了良好的效果。     

基于进化神经网络混凝土大坝变形预测

根据丰满大坝多年变形观测数据,建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法。经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性。与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比,采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点。在丰满大坝工程实际应用表明,所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比,可以显著提高大坝变形预报精度。     

基于神经网络的选址区位评价模型分析应用

针对设施选址区位评价问题,分析了分级评分、回归分析等传统方法的特点和不足,并由此提出基于人工神经网络的选址区位评价模型;系统地分析了利用神经网络模型进行选址区位评价的思路和特点,提出基于遗传算法的网络结构和网络学习优化算法;通过某大型银行网点的选址实例分析,验证了该评价模型的可行性和实用性,同时也总结了其在实际应用中的若干规律。