支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用

利用支持向量机理论对深基坑支护结构的变形量进行分析和预测,建立了预测支护结构最大变形量的支持向量机预测模型。预测结果表明,该预测模型有很高的预测精度,并应用于南京市某地铁站实际工程。     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

数字集群移动通信系统工程设计要点

本文结合工程设计的需要，就数字集群移动通信系统工程设计的要点，作为较为全面的介绍。     

广州市内环路工程噪声环境影响预测

通过对高架道路和地面道路组成的复合道路、双层高架路道路、带有上下匝道的复合道路、互通立交道路等各种类型道路的声场分析，建立相应的预测模式，并通过对现有道路交通噪声的类比调查分析，验证确定各种类型的道路交通噪声预测方法和预测参数。结果表明：一般情况下，预测值与实测值误差在±２．２ｄＢ（Ａ）以内。     

最小二乘法及相关性检验在公路可行性研究中的应用

在公路建设项目的可行性研究工作中选择实用有效的方法来确定各项指标的增长率能起到事半功倍的作用，本文介绍一种适用于可行性研究的回归方法一最小二乘法；并检查这种方法对某项指标回归的可靠程度。