遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

砂质海岸海堤加固设计总结

从深圳市龙岗区大鹏半岛月亮湾海堤加固设计出发,对月亮湾海堤破坏原因进行了分析,针对其砂基堤基的特点结合景观设计的要求,对海堤加固设计中的重点问题进行了介绍,并具体阐述了施工中的主要内容以及具体要求。     

公路高液限软基处治及施工工艺控制研究

高液限土由于具有低膨胀性、多裂隙性、高崩解性以及强保水性的特点,因此不宜直接作为路堤填筑材料,通常需要采取一些措施改变高液限土的土质,使其达到路基填筑的要求。对公路高液限软基处治及施工工艺控制进行分析研究。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

某码头水上打设塑料排水板施工工艺及质量控制

近海深厚软基通过施打塑料排水板并堆载预压可以有效加快软土地基固结速度,缩短施工周期。主要介绍水上打设塑料排水板的施工工艺及质量控制方法,为同类工程的施工提供参考。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

沿海公路反开挖施工中的若干问题

对软土路基的反开挖问题进行了探讨,提出了开挖时间的确定,并论述了基底承载力大小以及反开挖施工合理性问题.     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

湖泛区大型软基预制梁场方案规划与设计

相对路基工程,桥梁工程在耐久性、质量稳定性等方面优势,在沿海地区及内陆湖区等软基地段的设计大多采用了桥梁方案,使软基区大型桥梁预制梁场得到了极大程度上的推广与应用。鉴于梁片预制施工的工况特点,软基区规划预制梁场的关键技术在于生产区的基础处理,尤其是承受荷载最为集中的门吊轨道基础及制梁台座张拉端的基础处理,成为了控制预制梁场建设施工成本的最重要影响因素。结合实际工程,阐述了湖泛区大型软基预制梁场的方案规划与设计,取得了良好的施工效果。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。