期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
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
1
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用
被引量：
7
2
作者
邴绍献
王华
+3 位作者
李建丽
张孝天
侯春华
王滨
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标...
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。
展开更多
关键词
油田开发指标
小波
神经网络
改进
结构
的小波
神经网络
模型预测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
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
1
作者
程强强
陈年和
于光永
机构
江苏建筑职业技术学院建筑工程技术学院
南通三建徐州分公司
出处
《江苏建筑职业技术学院学报》
2015年第2期7-10,共4页
基金
2013年江苏省高等职业院校高级访问工程师资助项目(FG119)
2013年校级科研项目(JYA13-38)
文摘
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.
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
Keywords
improved wavelet neural network
WNN
deep excavation
fender post
horizontaldisplacement
prediction
分类号
TU196 [建筑科学—建筑理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用
被引量：
7
2
作者
邴绍献
王华
李建丽
张孝天
侯春华
王滨
机构
中国石化股份胜利油田分公司地质科学研究院
西南石油大学
出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期92-94,共3页
文摘
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。
关键词
油田开发指标
小波
神经网络
改进
结构
的小波
神经网络
模型预测
Keywords
oilfield development index
wavelet neural network
wavelet neural network with improved structure
model prediction
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
程强强
陈年和
于光永
《江苏建筑职业技术学院学报》
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用
邴绍献
王华
李建丽
张孝天
侯春华
王滨
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2009
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
