共查询到19条相似文献，搜索用时 734 毫秒
1.
混凝土碳化深度是钢筋混凝土结构耐久性评估的重要参数,影响混凝土碳化深度的因素主要有水灰比、水泥用量、混凝土抗压强度、碳化时间、水泥强度、温度与湿度。基于以上7个参数,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的混凝土碳化深度预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对混凝土碳化深度进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对混凝土碳化深度的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为混凝土碳化深度预测提供了一种科学、可靠的方法。 相似文献
2.
3.
以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。 相似文献
4.
为探究摩阻参数取值、预应力损失、顶板预应力束、底板预应力束、混凝土收缩徐变等因素对连续刚构桥挠度的影响,本文以贵州某三跨连续刚构桥为例,利用Midas/Civil建立有限元模型,并根据该成桥阶段及运营若干年的下挠量为判断依据,研究影响桥梁产生挠度的主要因素。结果表明：挠度会随着摩阻参数的增大而增大,混凝土收缩徐变对挠度的影响随着成桥时间的增加呈先增大后减小最后趋于稳定,混凝土收缩徐变和纵向预应力损失是造成连续刚构桥中长期下挠的主要因素,且顶板预应力损失比底板预应力损失对连续刚构桥挠度的影响更大。因此控制混凝土收缩徐变变形和减小预应力损失是控制桥梁长期下挠的有效措施。 相似文献
5.
【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要
意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模
型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建
基于残差修正的多因素灰色模型,并结合“莆田系事件”对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相
对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测上具
有一定的优势。 相似文献
6.
本文首先用定性预测方法分析了房地产价格的主要影响因素,接着针对该问题的灰色不确定性,在对传统灰色预测DGM(1,1)模型的改进形式和离散型灰色预测DGM(1,1)模型系统研究的基础上,提出了一种新的DGM(1,1)模型,对某地区房地产价格(2005-2008年)进行了预测的实证分析和基于Matlab 程序的仿真计算,证明其可靠性和有效性,并就房地产价格的预测结果,提出了相应的对策建议.研究结果表明:本文所建立的DGM(1,1)模型可作为灰色预测理论的一种精确预测模型,其为房地产价格的市场预测提供了一种新的定量预测方法,对当前房地产市场的理性发展具有重要的指导意义和借鉴价值. 相似文献
7.
8.
9.
基于QPSO灰色神经网络的基坑锚固荷载预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2016,(1)
针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群(QPSO)优化灰色神经网络的学习算法。在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络(GNN)的权值和阈值进行优化,构建了基于量子粒子群的灰色神经网络模型(QP-SO-GNN)。以某矿山深基坑支护为例,进行锚索荷载预测。结果表明:QPSO-GNN模型预测结果稳定,其模型精度和泛化能力均优于常规GNN,表明了该方法的有效性和可行性,可以为锚固设计提供一种切实可行的参考依据。 相似文献
10.
《内蒙古科技与经济》2021,(15)
为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较。通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小。两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据。 相似文献
11.
贺朝晖 《科技成果管理与研究》2009,(7):43-45,55
以某黄河大桥第40号和41号主塔墩承台为例,采用有限元法模拟三维瞬态温度场,考虑施工过程和温控措施的影响,选取了计算模型,并介绍了计算原理,通过分析得到了大体积承台混凝土内部温度场分布规律,得出了理论计算分析与实测结果符合较好的结果。 相似文献
12.
13.
结合南宁枢纽铁路新邕宁邕江特大桥(92+168+92)m变截面悬臂现浇箱梁模板高程计算方法,介绍了梁块自重、预加应力、施工荷载引起的挠度,以及温度、混凝土收缩徐变等影响梁体线形的主要因素及计算方法,阐述了连续刚构桥梁结构线形的施工控制技术。 相似文献
14.
基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测 总被引：7，自引：2，他引：5
以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理. 相似文献
15.
《Information processing & management》2023,60(4):103350
Knowledge graphs are sizeable graph-structured knowledge with both abstract and concrete concepts in the form of entities and relations. Recently, convolutional neural networks have achieved outstanding results for more expressive representations of knowledge graphs. However, existing deep learning-based models exploit semantic information from single-level feature interaction, potentially limiting expressiveness. We propose a knowledge graph embedding model with an attention-based high-low level features interaction convolutional network called ConvHLE to alleviate this issue. This model effectively harvests richer semantic information and generates more expressive representations. Concretely, the multilayer convolutional neural network is utilized to fuse high-low level features. Then, features in fused feature maps interact with other informative neighbors through the criss-cross attention mechanism, which expands the receptive fields and boosts the quality of interactions. Finally, a plausibility score function is proposed for the evaluation of our model. The performance of ConvHLE is experimentally investigated on six benchmark datasets with individual characteristics. Extensive experimental results prove that ConvHLE learns more expressive and discriminative feature representations and has outperformed other state-of-the-art baselines over most metrics when addressing link prediction tasks. Comparing MRR and Hits@1 on FB15K-237, our model outperforms the baseline ConvE by 13.5% and 16.0%, respectively. 相似文献
16.
基于灰色关联分析与主成分分析的BP网络模型及其应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
如何提高BP神经网络算法的预测精度与效率,始终是人们关注的一个重要问题。本文利用灰色关联度分析与主成分分析对BP神经网络的输入变量进行了预处理,提高了BP算法对于复杂经济问题的预测精度与效率。本文最后以中国房地产总量的预测问题为例,验证了模型的有效性。 相似文献
17.
碳纤维是一种新型建材，因其质轻、耐腐蚀、片材薄、抗拉强度高而被广泛应用。本文对碳纤维布补强加固混凝土结构的受力特性和破坏机理进行了分析，并对碳纤维布加固设计计算原理、在提高桁架桥荷载等级加固设计中的具体应用进行了详细阐述。通过有限元程序计算对比在加固前后静载和动载数据，得出碳纤维布在桁架桥荷载等级加固设计中的优势。 相似文献
18.
建立岩质边坡的稳定开挖坡角的神经网络非线性计算模型,分析边坡开挖稳定坡角选取的影响因素,并根据神经网络预测模型参数类型,确定参数的等级划分标准和相应的参数数据输入模式。搜集有关稳定边坡开挖坡角的训练样本,通过网络训练得到标准化的网络训练评价数据库,最后将需要预测评估的边坡评价参数输入计算模型中,获得稳定边坡的开挖坡角,通过数值计算、工程经验证明稳定边坡开挖坡角的选取是合理的。 相似文献
19.
利用WS小世界网络模型构建知识网络的结构演化模型,通过度与度分布、平均最短路径长度及集聚系数等参数变化反映结构的时序变化,通过平均知识存量及标准差计算反映知识主体的行为变化,从而有助于明确知识网络结构演化微观动力机制及其结构演化过程细节.模型中知识网络主体的价值优化预期是网络结构演化动力,网络结构演化具体过程则涉及知识网络价值计算、知识节点耦合成本计算以及关系边权重计算三方面. 相似文献