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1.
利用人工神经网络强大的学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法.以泉州市东海湾某实例工程1~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型.将13~16期建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比,发现两者间的误差相对较小,证明BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,且具有一定的工程应用价值. 相似文献
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基于MATLAB和BP网络的公路软基沉降量预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
任芳 《福建工程学院学报》2011,9(4)
人工神经网络具有强大的非线性映射能力,文章利用BP神经网络建立了公路软土地基沉降量预测模型,并用MATLAB人工神经网络工具箱进行了实现。根据实测资料,对此预测模型进行训练和预测,试验表明,预测模型具有较好的预测精度,操作简单,具有广阔的工程应用前景。 相似文献
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邹为彬袁玉珠 《福建工程学院学报》2015,(4):351-356
针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和Newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用GM（1,1）模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用Newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。 相似文献
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王著旺 《商情·科学教育家》2013,(27)
本文依据高层建筑物沉降观测数据,运用泊松曲线对观测数据进行拟合,建立非等间距模型,同时进行精度评定.通过研究发现,此模型可以较好地预测沉降情况,为建筑物稳定性判断提供很好的参考依据. 相似文献
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在概述灰色Verhuslt模型基础上,对灰色Verhuslt模型在建筑物沉降监测中的应用做了详细介绍.结合工程实例中4#楼东南角S044点沉降数据建立灰色Verhuslt模型,实证结果表明模型精度可靠,实际沉降量观测值与沉降量预测值吻合较好,在沉降变形分析数据预测分析中应用灰色Verhuslt模型具有可行性. 相似文献
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工程建筑物沉降监测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
工程建筑物无论在施工期,还是在竣工后的居住初期,都需要对其进行沉降监测与分析。沉降监测方法是通过布设基准点和沉降观测点,采用周期观测来获取建筑物沉降数据,采用沉降分析理论实现沉降监测。这对及时发现建筑物沉降情况,以便采取科学措施,保证人与建筑物安全,防止工程破坏事故。为今后建筑物设计提供数据都具有重要意义。 相似文献
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将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度. 相似文献
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《长江工程职业技术学院学报》2020,(2)
为实现路基施工过程中沉降变形特征的高精度预测,以人工神经网络算法为理论基础,结合具体实际工程案例,构建得到可实现路基施工沉降预测的智能化模型。结果表明,模型可较好地反应不同工况条件下路基施工过程中沉降变形特征,且可充分反应多个工程因素对路基沉降的影响,该模型预测精度较高,误差在10%以内,对实际工程具有一定的指导意义。 相似文献
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为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-1ab7．2神经网络工具箱中的BP人工神经网络（BP—ANN）算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP—ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5．0％,能够满足工程需要;BP—ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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张世宇 《晋城职业技术学院学报》2010,3(3):53-54,74
高速铁路路基沉降控制是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素,所以在大规模施工前,均应进行路基沉降观测,结合沉降观测数据进行路基沉降量预测。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域的交叉运用,本文深入浅出的介绍了对高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,主要有曲线法、灰色系统法、BP神经网络法和遗传算法。 相似文献
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以Gleeble-3500热模拟机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络方法建立了添加混合稀土和锑的AZ31镁合金流变应力与应变,应变速率与温度对应关系的预测模型.仿真分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度. 相似文献
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矿区地表沉降一直以来是矿山安全管理部门关注的重点,准确地预测矿区地表沉降可以给矿山安全带来指导性的意义。运用“幂函数-指数函数”的复合变换来提高监测原始数据的平滑度,然后对具有多个沉降监测数据的特定年份,运用 GM（1,1）模型来预测地表沉降,利用数据融合算法对多次预测的结果进行优化分析,获得精度较高的预测结果。运用该方法对某矿区地表沉降数据进行预测,结果表明该模型具有良好的预测能力。 相似文献
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一种神经网络模型在混凝土配比设计中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文描述了人工神经网络的模型和算法，给出了BP神经网络模型和算法的相关变量的处理方法。用这种方法，对混凝土配合比试验数据进行分析预测，效果良好。说明BP神经网络模型可用于混凝土混合比强度预测中。 相似文献
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根据实验室提供咖啡因热力学实验数据，经过筛选选择了较好的人工神经网络模型2-2-1BP神经网络模型，利用训练后的2-2-1BP人工神经网络模型对数据进行了内插和外推的预测，在乙醇溶解度数据的内插的误差均为4％以内，外推的误差在3％以内，效果十分令人满意。 相似文献
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客运专线无砟轨道的铺设对线下工程的沉降有着极高的要求,本文依托大西客运专线的渭洛河特大桥,针对工程的实际情况制定了具体的现场观测方案,就标段内的225个墩台进行了从承台施工结束至无砟轨道铺设前的全过程观测,其中最长的观测持续了87期(共计609天)。通过对大量观测数据的统计分析,渭洛河特大桥线下工程的墩台均匀沉降量、相邻墩台沉降差、预测沉降总量与实测值的差别等参数均符合大西客专线下工程沉降变形评判标准。 相似文献
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为获得更精确预测粮食价格的方法,引入了人工神经网络预测法,建立了一种改进的人工神经网络模型,并通过该模型自学习的特性对已获得粮食价格时间序列数据的波动规律与发展趋势实现记忆性的学习,最终预测出未来价格.结果表明：人工神经网络模型在预测价格问题上具有很高的精度;其方法不仅可行,而且适用性强,预测结果客观、合理,具有一定的研究价值和较好的应用前景. 相似文献
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在高层建筑及地质敏感地区建筑物施工过程中,对施工建筑物及其周边地区建筑物进行垂直位移监测即沉降观测工作,是对建筑物施工质量控制的一个重要手段。为快速、准确向建设单位、施工单位和工程监理提供第一手数据资料,本文结合沉降观测工作的实际经验及产品质量控制的需要,对沉降观测数字化作业的探讨和研究,有效地提高了测绘产品的质量和测绘工作效率。 相似文献