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支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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=0.00116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. 相似文献
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传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。 相似文献
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自适应神经网络用于船舶动力定位系统 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶动力定位(DP)采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器,使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置,传统的控制方法是采用PID(比例、积分、微分)反馈控制。顾和李(1994)提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法,它具有许多优越性:①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力;本文在目标函数中引入了与速度相关的项,从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。 相似文献