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运用人工智能领域中的神经网络知识,提出一种基于BP神经网络模型的路基砂土液化预测方法。提出用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。 相似文献
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基于BP神经网络的黄土湿陷性预测研究 总被引:6,自引:4,他引:2
运用人工智能领域中的神经网络技术,提出了基于BP神经网络模型的黄土湿陷性等级的预测方法。用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。并给出工程实例和程序,预测效果和准确度较好,说明利用BP神经网络预测黄土湿陷系数是可行的。 相似文献
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为了克服混凝土施工中强度评定滞后现象,提出采用BP神经网络技术进行粉煤灰混凝土早期强度预测。通过粉煤灰混凝土正交试验,并对实验结果进行极差分析,找出影响粉煤灰混凝土强度的主次要因素,进而作为BP神经网络输入参数,预测粉煤灰混凝土的抗压与抗折强度。经过预测值与实测值对比分析,结果表明BP神经网络技术有很好的预测精度。应用BP神经网络技术对混凝土施工中的质量状况及时预报,有重要的技术应用价值。 相似文献
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为了评价道路水泥再生混凝土的性能,在分析BP神经网络原理的基础上提出了用BP神经网络模拟道路水泥再生混凝土性能与各影响因素间关系的方法。根据道路水泥再生混凝土的实际工况,建立了3个输入节点、4个输出节点的BP神经网络模型,通过9组试验,验证了模型的可靠性。结果表明,实测结果与预测结果相接近,BP神经网络模型可以较准确的评价道路水泥再生混凝土的性能。 相似文献
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在二阶BP神经网络基础上加以改进,提出一种快速二阶BP神经网络,并将把该方法成功地用于公路交通量的预测中,通过与其它方法的比较分析,得出快速二阶BP神经网络预测方法加快了收敛速度,提高了结果的准确度,为科学地预测公路交通量提供了有力依据。 相似文献
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针对BP神经网络用于交通流量预测时存在的不足,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值的方法来提高BP网络的性能.应用改进前后的BP神经网络模型对长沙市具体路段的交通流量进行预测,通过预测结果对比,发现经遗传算法改进后的BP神经网络在降低预测平均误差的同时,迭代次数也比标准BP神经网络大大减少. 相似文献
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本文介绍了神经网络的基本理论,提出了一种采用BP神经网络模型对空耦雷达道路检测路面厚度进行测算的新方法。并对BP神经网络模型在沥青混凝土路面厚度检测的应用进行了分析、比较,为GPR技术在道路工程检测实践中提供一种辅助判断手段。 相似文献
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人工神经网络在桥梁结构等级评估中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了径向基函数神经网络和BP神经网络模型的特点 ,提出了基于神经网络的桥梁结构等级评估方法 ,讨论了这两种神经网络模型的误差及其收敛速度 相似文献
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一种改进的神经网络及其在交通流量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP神经网络运行的特点,提出用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络。实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单.模型性能评价全面合理,全局搜索效率较高,能有效地用于短时交通流量的预测。 相似文献
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本文简要介绍了BP神经网络的缺点,着重强调了BP神经网络的算法改进,并且,利用Matlab仿真了各种改进算法的学习速度,从结果看改进后的BP神经网络能较好地解决针BP算法学习速度慢的缺点。 相似文献
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通过实例分析,对BP神经网络和RBF神经网络在边坡稳定性评估中的应用进行了比较研究,结果表明,BP神经网络和RBF神经网络均能很好地对边坡稳定性进行评估,但RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,效率更高,并且对于同样的精度要求,RBF神经网络对边坡稳定性的评估结果更加准确和适用。 相似文献
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为了使得基坑变形预测在“少样本”“贫信息”的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。 相似文献
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为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用BP神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于BP神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。 相似文献