遗传算法的BP神经网络对滑坡孔隙水压力时间序列恢复及预测研究

由于降雨入渗过程及其对滑坡的作用机理非常复杂,获得完整的小时间尺度的孔隙水压力时间序列对于研究降雨滑坡机理意义重大。但在对滑坡孔隙水压力进行监测时,由于观测方法、传感器质量、环境干扰等原因会造成部分传感器暂时或永久失效,获得的时间序列在时间尺度上差异很大,给实际应用带来了困难。本文将应用基于遗传算法的BP神经网络对孔隙水压力时间序列进行内插和外延预测,不仅预测效果良好,而且能较好地反映降雨过程与孔隙水压力变化之间的内在物理关系。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类器设计

设计了一种运用径向基函数神经网络进行遥感影像分类的监督分类器,以实际的遥感光谱影像分类为例,将分类效果同传统的最小欧氏距离法分类进行比较,探讨了RBF分类的优越性,结果表明RBF神经网络是一种更为有效的图像分类器。     

径向基神经网络在地面沉降预测中的应用

基于MATLAB6.5平台编程,利用前四年的沉降量作为输入神经元,后一年的沉降量作为输出神经元,重复此过程,构建了上海高桥地区地面沉降预测径向基神经网络.以历史沉降数据为训练样本,并对其进行归一化处理,在此基础上,采用未归一化及归一化后的训练样本进行网络训练与检验.结果表明,归一化后的训练样本训练得到的径向基网络具有良好的预测性能.最后利用该网络对1990-2010年的地面沉降量进行了预测.     

基于模态分析和神经网络的裂缝损伤识别

提出了裂缝损伤诊断的神经网络方法,探讨了用模态技术和神经网络对混凝土结构裂缝损伤进行识别与定位的方法。文中以一简支矩形截面梁为研究对象,通过完好结构和损伤结构的有限元分析,获取两者的损伤标识量,输入BP神经网络训练。以损伤位置和裂缝高度作为输出参数,对其进行单处损伤定位的研究。数值仿真结果表明,采用神经网络方法可以对裂缝做出较好的诊断。     

500 m口径球面大射电望远镜台址BP神经网络优选

从贵州众多的喀斯特洼地中优选出适宜的大射电望远镜候选台址是一个复杂的系统分析过程,需综合考虑洼地几何条件、工程条件、地质条件、气象条件和无线电波环境等因素.由于各因素具有复杂性、模糊性和难以量化等特点,因此在洼地评价和台址优选中采用最能有效反映各评价指标复杂关系的多层人工神经网络BP模型,并以最小挖填方率来量化洼地拟合望远镜球冠时土石方工程量、以洼地最适宜口径来量化大射电望远镜口径规模.优选结果表明,在集中分布于黔南和黔西南的82个喀斯特洼地中,评价等级为"较好"的有30个,"好"的有6个.优选出的36个洼地均具备作为望远镜候选台址的条件,且集中分布于以下三大区域内:①以平塘、紫云、惠水、罗甸、荔波为中心的区域;②以普定、安顺、镇宁为中心的区域;③以安龙、兴义和关岭为中心的区域.     

煤层注水难易程度的BP神经网络评价法

科学评价煤层注水难易程度,既是判定煤层是否可注及可注效果,也是确定煤层注水方式和工艺参数的重要依据。但是,由于煤层注水难易性受多种因素影响,属于极为复杂的非线性问题,很难用传统的数学方法进行定量评价。文献[1]用模糊聚类方法进行定量评价,在实际应用中,由于精度不够,出现过误判。为此,针对影响评价煤层注水难易程度的多种因素,如煤层孔隙率、煤的坚固系数、湿润边角、饱和水份增值等所构成的复杂系统,采用具有非线性映射功能的神经网络评价煤层注水难易程度,将煤层注水难易程度分为4级。并将该方法的评价结果同模糊聚类进行了对比,通过比较和实例验证,其误差为5.6%,提高了10个百分点。此方法评价精度较高,可用于指导实际煤层注水工程。     

甘肃省降水神经元网络预报系统

利用Ｂ－Ｐ神经网络原理,建立了以多数据库为支撑的甘肃省降水神经元网络预报系统。经过试运行发现,该系统具有客观定量化、系统化、业务实用化以及预报效果较好等特点。     

应用神经网络模型分解AVHRR混合像元

在大面积农作物遥感估产中,应用气象卫星数据估算种植面积一直是一个难点。已有的混合像元分解法要么实际操作困难,要么不适用于ＡＶＨＲＲ数据。该文在前人研究的基础上提出了一种新的方法──应用ＡＶＨＲＲ混合像元神经网络分解模型估算种植面积。这种方法综合利用了ＴＭ数据与ＮＯＡＡ数据各自的优势,具有较好的科学性和经济可行性。     

水库及周缘地区诱发地震危险性评定的一种模型及其应用

对已蓄水并建有地震观测台网、毗邻长江三峡水库的湖北清江隔河岩水库及其周缘地区各不同位置的诱震总体组合环境（条件）及相应的诱发地震活动结果进行统计、计算和分析,建立了一种诱发地震危险性评定模型,据此模型对长江三峡水库及其周缘地区的水库诱发地震危险性进行了预测和评价     

新一代的地震预报专家系统NGESEP中的推理子系统

本文介绍了第一代专家系统和第二代专家系统的特点以及新一代地震预报专家系统中的推理子系统。该系统根据地震预报知识的特点设计了推理机,解决了推理子系统中的一系列问题。