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.     

土工合成材料在工程中的应用

土工合成材料是国外六七十年代出现的新型建筑材料，它以工程性能好、施工方便、价格你廉等优点而被广泛应用于水利、公路、铁路、港口等各个领域。文中介绍了土工合成材料在工程中的一些应用。     

土工合成材料及其在公路工程中的应用

介绍了我国公路土工合成材料应用技术规范的主要内容和土工合成材料在美国的应用情况，并将我国规范和美国规范进行了比较。     

土工合成材料蠕变老化及铺设损伤试验研究综述

土工合成材料的蠕变、老化和铺设损伤是工程界广为关注的问题,介绍了国内外的相关试验研究成果,供同行参考.     

土工合成材料在土木工程中的应用

随着科学技术的发展，不断出现新的合成材料用于土木工程建设中。其中，土工合成材料能够解决一系列土木工程中的问题，如隔离、排水、防渗、防护、加筋和加固。本文主要介绍上工格栅的工程应用。亚加筋土结构上工格栅加筋上是多材料组成的复合体，主要材料为：土，起抗压、抗剪作用；土工格栅，是起抗拉作用的筋材。在结构工程中，土工格栅加筋土结构的设计使用寿命可达百年，因此工程结构设计与材料特性研究尤其重要。土工格栅加筋土结构需具备耐久性、可靠性和经济性的特点，同时能抵抗地震荷载和动力荷载。其使用范围包括：路桥工程、支…     

土工合成材料在公路工程中的应用

详细说明了土工合成材料的种类、特征及功能，并结合工程实例介绍了土工合成材料在公路工程中的应用。     

土工合成材料在工程中的应用

土工合成材料是国外六七十年代出现的新型建筑材料,它以工程性能好、施工方便、价格低廉等优点而被广泛应用于水利、公路、铁路、港口等各个领域.文中介绍了土工合成材料在工程中的一些应用.     

我国公路工程中的土工合成材料

土工合成材料在公路工程中的应用在近两年得到了迅速的发展.2000年4月交通部在江苏组织召开了全国公路土工合成材料应用示范工程技术交流会,2001年还将在浙江召开第二个示范工程技术交流会,以进一步推动土工合成材料在公路工程中的应用.     

土工合成材料在软土地基中的应用

土工合成材料是应用于岩土工程的以高分子聚合物为原材料制成的各种产品的统称.土工合成材料种类有以下四大类土工织物、土工膜、土工复合材料和土工特种材料.土工合成材料的性能指标一般可分为物理性能指标、力学性能指标、水力性能指标、土工合成材料与土相互作用指标及耐久性指标.土工合成材料用于加固软土地基主要起两种作用一是起加筋补强作用,提高软土地基的承载力.二是起排水固结作用,加速软土地基排水固结.土工合成材料的设计检算主要包括稳定性检算和复合地基的承载力计算.京广客改武汉北编组站工程中运用土工格栅成功解决了软土地基病害问题.     

应重视土工合成材料在公路工程中的应用

土工合成材料是应用于岩土工程的、以合成材料为原料制成的各种产品的统称。从 2 0世纪 70年代起 ,土工合成材料开始应用于公路、铁路、隧道、海港、机场、军事设施及市政建设等工程 ,应用领域越来越广 ,产品种类也越来越多。我国公路 2 0世纪 80年代初开始应用土工合成材料 ,到目前为止 ,土工合成材料在我国公路工程中已经广泛地应用于软基处理、边坡稳定、道路翻浆防治、路基路面综合排水、护岸护坡、支挡结构以及沥青路面裂缝处理等方面 ,解决了大量的工程问题。土工合成材料大规模的推广应用工作始于1 998年洪水后。根据朱基总理关于…     

基于BP神经网络的交通事故预测模型

交通事故预测对于分析现有道路交通条件下交通事故的未来发展趋势及其预防具有重要意义。在进行交通事故统计的基础上，运用BP神经网络理论，建立交通事故预测模型。计算结果表明，该模型较传统方法精度高，可用于交通事故预测。     

基于BP神经网络模型预测区域需水量

水资源短缺制约了区域经济的发展,成为其发展"瓶颈",对区域需水量进行预测提高了水资源的利用效率,对缓解水资源供需不平衡现象起到了显著的作用。该文应用BP神经网络对区域各部门需水量进行了预测,经实例验证不但精度可靠,而且可综合考虑各部门需水量的影响因素,对区域生态环境需水量也进行预测,这对改善生态环境,提高生活质量可起到重要作用。     

基于改进的灰色BP神经网络的区域物流成本预测

区域物流成本的测量与分析是考察一个地区物流水平的关键问题,合理地计算和预测物流成本可以使各级政府对物流发展采取有效的宏观调控措施。本文提出了适合中国地区的物流成本的较合理的测算方法,以吉林省为例进行了实证分析,并采用改进的灰色BP神经网络模型对吉林省的物流成本进行预测,取得了满意的预测结果。研究表明控制物流成本仍然是振兴区域经济,提高经济效益的源泉。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。     

基于神经网络BP算法的出租汽车保有量预测法

介绍了出租车保有量神经网络预测模型的建立.以南京市的实际数据为检测依据,论证了该模型应用于城市出租汽车保有量预测的可行性,并对该市2005～2008年的出租汽车保有量进行了预测;该预测模型与传统模型进行预测对比的结果表明,由于神经网络在处理非线性系统方面的优越性,该预测模型在交通预测方面具有较高的计算精度.     

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

公路客运量预测的神经网络组合模型

针对公路客运量预测的问题,基于常用预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型.结合河南省客运量运输情况,对组合预测模型进行了验证.实验结果表明,该方法对公路客运量的预测很有效.     

基本点火提前角的BP神经网络生成方法仿真和评价

对应用BP神经网络求取汽车ESA基本点火提前角的方法进行了仿真和评价。在分析考虑基本点火提前角影响因素的基础上,建立起基本点火提前角的BP神经网络模型,并将仿真得到的结果与插值法进行比较。从比较的结果可知,BP神经网络的控制效果要优于传统的线性插值法。     

BP神经网络主成分分析法在汽车保有量预测中的应用

针对影响汽车保有量预测的多个因素,采用主成分分析的方法提炼出较少的与线性无关的主要因素,并根据这些因素,利用BP神经网络方法对汽车保有量进行了预测,最后通过实例, 将BP神经网络主成分分析法计算结果和非线性模拟与全要素BP神经网络模拟结果进行比较,得知BP神经网络主成分分析法在运算效率、运算精度上较优.