地震诱发的侧向水平位移神经网络预测模型 被引量：6

1

作者 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 《世界地震工程》 CSCD 2003年第1期96-101,共6页

在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较... 在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较为吻合,两者之间相关系数为0.9左右。模型数据分析结果表明侧向位移随着距自由临空面距离(L)的增加而呈双曲线关系下降,随液化层厚度的增加而增加。不同L条件下临空面高度与侧向位移之间有一灵敏变化区,即当H约等于4～7m之间时,侧向位移急剧变化。 展开更多

关键词 侧向水平位移神经网络预测模型 地震灾害 液化 地形 土体 统计模型

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基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测 被引量：5

2

作者 丁倩 黄耀英 +2 位作者 谢同 李峰 高磊 《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第6期187-193,共7页

针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值-均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相... 针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值-均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相关系数和转移权重,利用加权和最大概率值预测未来的随机状态。最后以王甫洲水利枢纽泄水闸11#闸墩测点水平位移实测数据为例,分析比较逐步回归统计模型、BP神经网络模型和BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测效果。结果表明:相比于逐步回归统计模型和BP神经网络模型,BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测精度更高,说明BP神经网络-加权马尔科夫模型较为可靠。 展开更多

关键词 水平位移预测 预测精度 BP神经网络 加权马尔科夫模型 马氏检验

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基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用 被引量：11

3

作者 刘雄峰 李博 李俊 《水资源与水工程学报》 2014年第3期152-156,共5页

针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网... 针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。 展开更多

关键词 大坝位移预测 ELMAN神经网络 遗传算法 GA-Elman模型

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基于RBF神经网络的水闸垂直位移时间序列预测模型 被引量：3

4

作者 曹欣荣 楼章华 孙宏巍 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第5期17-19,共3页

水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Mat... 水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了垂直位移时间序列预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度. 展开更多

关键词 水闸垂直位移 RBF神经网络 时间序列 预测模型 神经网络工具箱

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基于神经网络误差修正灰色模型的基坑位移预测 被引量：2

5

作者 曹长礼 《人民长江》 北大核心 2010年第17期25-29,共5页

一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM(1,1)模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列建模。在无偏GM(1,1)模型的基础上建立修正曲线型无偏灰色预测模型和生长曲线型无偏灰色预测模型,适合... 一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM(1,1)模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列建模。在无偏GM(1,1)模型的基础上建立修正曲线型无偏灰色预测模型和生长曲线型无偏灰色预测模型,适合于第2、3类趋势的位移时间序列建模。结合神经网络的非线性描述能力以及无偏灰色预测模型的趋势预测能力建立神经网络误差修正灰色模型。基坑位移预测实例应用结果显示,神经网络误差修正灰色模型能很好地描述基坑位移的非线性发展。 展开更多

关键词 基坑 无偏灰色预测模型 神经网络 误差修正 位移预测

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基于改进的小波神经网络的深基坑围护桩水平位移预测研究 被引量：1

6

作者 程强强 陈年和 于光永 《江苏建筑职业技术学院学报》 2015年第2期7-10,共4页

结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了... 结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了21.92%和18.58%.可以看出,改进的小波神经网络模型预测结果更接近于实际监测值,从而验证了改进的小波神经网络用于围护桩水平位移预测的可行性. 展开更多

关键词 改进的小波神经网络 WNN 深基坑 围护桩 水平位移 预测

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基于BP和RBF神经网络模型的江西省农产品冷链物流需求预测

7

作者 古俊杰 刘东 《中国储运》 2024年第10期62-63,共2页

根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因... 根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因素指标体系,并用SPSS和MATLAB建立模型,结果表明BP神经网络相比于RBF神经网络,在预测结果上有更高的精确度。 展开更多

关键词 产业结构水平 农产品冷链物流 RBF神经网络 需求预测 物流行业 神经网络模型 BP神经网络 影响因素指标体系

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人工神经网络在围护墙水平位移预测中的应用研究

8

作者 何晖 李姝雅 赵亚剑 《陕西煤炭》 2004年第4期17-19,共3页

通过对城市深基坑围护墙的水平位移及其影响因素进行分析研究 ,建立了预测围护墙水平位移量的网络预测模型 ,预测结果表明 ,该网络系统有较高预测精度 。

关键词 围护墙 水平位移 深基坑 人工神经网络 工程 城市 预测精度 网络系统 实际 模型

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基于PCA-RBF神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型 被引量：4

9

作者 陈斯煜 戴波 +1 位作者 林潮宁 曹文翰 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期45-49,共5页

为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)和径向基(RBF)神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型(PCA-RBF)。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分... 为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析(PCA)和径向基(RBF)神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型(PCA-RBF)。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分别提取出主元位移和主元影响分量。然后,把主元位移和主元影响分量输入径向基神经网络并构建模型,对提取出的主元位移进行预测。最后,将本法应用于某混凝土坝,结果表明,PCA-RBF模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为2.037 8 mm,1.698 6 mm和3.32%,显著低于传统的多元回归统计模型、径向基神经网络模型(RBF)和利用经主成分分析进行因子处理的BP神经网络模型(PCA-BP),说明PCA-RBF模型有着良好的预测精度。 展开更多

关键词 主成分分析 径向基神经网络 混凝土坝 位移预测模型 大坝安全监测

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基于BP神经网络的居民消费水平的预测模型——以安徽省为例 被引量：9

10

作者 路思恒 尹红 《现代电子技术》 2022年第21期83-87,共5页

研究并分析居民消费水平和影响因素对我国经济的发展格外重要。基于BP神经网络建立居民消费水平预测模型,经过研究分析大量的相关文献,最终选择9个指标作为输入变量,居民消费水平作为输出变量;选择安徽省1990—2018年的统计数据作为搭... 研究并分析居民消费水平和影响因素对我国经济的发展格外重要。基于BP神经网络建立居民消费水平预测模型,经过研究分析大量的相关文献,最终选择9个指标作为输入变量,居民消费水平作为输出变量;选择安徽省1990—2018年的统计数据作为搭建预测模型的训练集和测试集。首先搭建神经网络,输入训练集,对神经网络进行不断的学习,运用梯度下降法,使损失函数达到最小的情况下,参数即为最优,也就确定了最终的神经网络预测模型;其次将归一化后的测试集输入到训练完毕的神经网络预测模型,得出预测值,并与真实值进行对比,得出误差率;最终该神经网络预测模型在训练集和测试集上的误差率均小于10%,达到了预期的结果,说明具有很好的可行性。 展开更多

关键词 预测模型 BP神经网络 居民消费水平 SIGMOID函数 梯度下降法 损失函数 数据归一化

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优化GA-BP神经网络模型及基坑变形预测 被引量：23

11

作者 刘锦 李峰辉 刘秀秀 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2021年第10期1733-1739,共7页

针对现有GA-BP神经网络预测模型在训练样本预处理和隐含层结构设计方面的不足,通过相关系数回归分析确定最佳归一化区间,利用统计学原理推导得到隐含层神经元个数的解析式,并提出与其相适应的最佳单隐含层神经元个数的取值范围。结果表... 针对现有GA-BP神经网络预测模型在训练样本预处理和隐含层结构设计方面的不足,通过相关系数回归分析确定最佳归一化区间,利用统计学原理推导得到隐含层神经元个数的解析式,并提出与其相适应的最佳单隐含层神经元个数的取值范围。结果表明:1)经相关系数回归分析确定训练样本预处理的最佳归一化区间为[0.05,0.95];2)通过统计对比和反复试算,得到单隐含层结构最佳神经元个数区间为[4,7],双隐层更适用于神经元个数较多的情况(>4);3)“新陈代谢”方式选取训练样本可显著降低基坑变形的“时空效应”和人为因素干扰;4)构建“4-2(7,8)-1”型GA-BP神经网络模型,对不同深度基坑进行水平位移预测,精度评价指标表明优化的GA-BP神经网络模型预测效果良好,对工程开展具有参考价值,经多模型对比可知模型优化效果良好。 展开更多

关键词 基坑工程 GA-BP神经网络 基坑监测 水平位移 变形预测

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基于BP神经网络的农业机械化作业水平预测 被引量：5

12

作者 鞠金艳 王金峰 《农机化研究》 北大核心 2015年第3期74-78,共5页

我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国... 我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国农业机械化作业水平进行预测。误差分析表明,该模型可以有效地提高农业机械化作业水平的预测精度,用该模型对我国2012-2020年农业机械化耕、播、收作业水平进行了预测。预测结果表明,在未来几年我国农业机械化作业水平将保持快速增长趋势,到2020年机耕、机播和机收作业水平分别为91.37%、66.77%和71.93%。 展开更多

关键词 农业机械化作业水平 BP神经网络 组合预测模型

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基于PLS和GA的大坝变形神经网络预测模型

13

作者 许后磊 姜秀娟 徐波 《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第11期117-118,120,共3页

针对大坝安全监控模型中各因子间的多重共线性和非线性,利用偏最小二乘回归法解决了多重共线性,用经遗传算法优化的RBF神经网络解决了非线性,建立了PLS—GARBF大坝水平位移预测模型。实例应用结果表明:PLS—GARBF模型的预测精度优于独... 针对大坝安全监控模型中各因子间的多重共线性和非线性,利用偏最小二乘回归法解决了多重共线性,用经遗传算法优化的RBF神经网络解决了非线性,建立了PLS—GARBF大坝水平位移预测模型。实例应用结果表明:PLS—GARBF模型的预测精度优于独立使用RBF或GARBF的精度,更适合大规模的数据建模。 展开更多

关键词 偏最小二乘回归 遗传算法 神经网络 水平位移 大坝 预测模型

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基于BP人工神经网络的预测模型在基坑变形预测中的应用 被引量：4

14

作者 曹静 鞠晓 师庆峰 《河南建材》 2015年第3期7-9,共3页

这里依据基坑开挖及使用过程中的变形特性,对影响基坑变形的主要因素进行了分析。利用BP人工神经网络的特点,组建了基于BP人工神经网络的变形预测模型,并将该模型运用于某基坑坡顶水平位移变形预测中,通过对预测结果与后期监测数据的对... 这里依据基坑开挖及使用过程中的变形特性,对影响基坑变形的主要因素进行了分析。利用BP人工神经网络的特点,组建了基于BP人工神经网络的变形预测模型,并将该模型运用于某基坑坡顶水平位移变形预测中,通过对预测结果与后期监测数据的对比分析,证明了该预测模型的有效性。 展开更多

关键词 BP人工神经网络 变形预测模型 监测数据 坡顶水平位移

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改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究 被引量：7

15

作者 郑鹏 《吉林水利》 2017年第2期18-21,共4页

本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流... 本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流水质总氮指标值相对误差均值明显减少,月尺度过程相关系数有较大提高。 展开更多

关键词 改进的BP神经网络模型 水平和横向伸缩修正系数 水质预测 辽宁中部河流

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改进的BP神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用 被引量：19

16

作者 吴云芳 李珍照 《水电站设计》 2002年第2期21-24,共4页

针对BP神经网络模型存在的缺陷进行了改进 ,并将改进的BP模型应用于大坝安全监测中效应量的预报。示例证明 。

关键词 BP神经网络模型 大坝 安全监测 水平位移 数学模型

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基于遗传神经网络的高边坡位移分析方法研究 被引量：4

17

作者 陈韵俊 韩永林 张立红 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期110-112,167,共4页

针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模拟预测中。实例结果表明,该模型预测精度高、简单易行、快速实... 针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模拟预测中。实例结果表明,该模型预测精度高、简单易行、快速实用,可应用于工程实际。 展开更多

关键词 遗传神经网络 高边坡 位移分析 方法研究 NETWORK Method NEURAL Based Analysis 优化神经网络 神经网络模型 改进遗传算法 标准遗传算法 阈值 预测精度 模拟预测 计算精度 变形位移 稳定性 水电站 结果

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水平井和大位移井压裂后产能预测模型研究 被引量：6

18

作者 吕传炳 余东合 +2 位作者 赵金洲 刘明利 张翼 《油气井测试》 2006年第2期12-13,共2页

对水平井和大位移井进行压裂,投资大,技术难度大。为使整个压裂经济有效,要有必对压裂后的产能进行预测。建立裂缝-油藏三维两相渗流模型及数值差分方程,将大位移井穿越的各产层作为一个整体考虑,采用数值模拟方法可以预测水平井和大位... 对水平井和大位移井进行压裂,投资大,技术难度大。为使整个压裂经济有效,要有必对压裂后的产能进行预测。建立裂缝-油藏三维两相渗流模型及数值差分方程,将大位移井穿越的各产层作为一个整体考虑,采用数值模拟方法可以预测水平井和大位移井压裂后的产能。 展开更多

关键词 水平井 大位移井 压裂 产量预测 模型

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基于小波变换去噪的ARMA堤坝水平位移预测模型 被引量：7

19

作者 张鹏 王甜 王远明 《人民长江》 北大核心 2017年第S2期259-261,287,共4页

堤坝位移监测数据可以被视为非平稳时间序列,但是因为受到诸多因素的影响,位移的测值常含有随机误差。在传统时间序列预测方法的基础上,提出了基于小波变换去噪的时间序列预测方法。基本步骤是:采用小波分解与重构法去噪,将信号分解到... 堤坝位移监测数据可以被视为非平稳时间序列,但是因为受到诸多因素的影响,位移的测值常含有随机误差。在传统时间序列预测方法的基础上,提出了基于小波变换去噪的时间序列预测方法。基本步骤是:采用小波分解与重构法去噪,将信号分解到不同的频带上,再直接提取有用信号的频带进行重构,减小测值中的随机误差;进一步对去噪后不平稳的位移时间序列差分建立预测模型。工程实例计算分析表明,基于小波去噪所建立的模型位移预测结果要明显优于传统的模型位移预测结果,可以用于短期内堤坝水平位移预测中。 展开更多

关键词 小波变换去噪 小波分解 ARMA模型 水平位移预测

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人工神经网络在飞行间隔控制中的应用 被引量：3

20

作者 牟奇锋 林灵 郝光 《交通运输工程与信息学报》 2005年第2期44-50,共7页

神经网络技术在自动控制领域得到广泛应用。鉴于空中交通管制的理论及技术特点,本文探讨了实现飞行间隔预测控制的神经网络模型及技术条件,尤其是提出了在多扰动环境中飞机速度、位移函数的构建方法,借助Matlab工具实现了仿真和验证。... 神经网络技术在自动控制领域得到广泛应用。鉴于空中交通管制的理论及技术特点,本文探讨了实现飞行间隔预测控制的神经网络模型及技术条件,尤其是提出了在多扰动环境中飞机速度、位移函数的构建方法,借助Matlab工具实现了仿真和验证。结果证明,神经网络的自学习功能能够很好地处理这类复杂的控制问题。 展开更多

关键词 人工神经网络 间隔控制 应用 空中交通管制 神经网络技术 神经网络模型 Matlab 自学习功能 控制领域 技术条件 预测控制 飞行间隔 构建方法 位移函数 控制问题

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